百度缺乏电子商务的基因

    淘宝网Alexa世界排名13,而百度“有啊”只有20679,百度自己都觉得羞愧,所以直接将http://www.youa.com地址重定向为http://youa.baidu.com/,从Alexa排名就可以粗略知道百度做电子商务拍马屁都赶不上淘宝网。

    回想起2008年10月28日百度宣布“有啊”正式公开上线,任何网民都可直接使用,那段时间百度有啊搞得多么红红火火。同时百度电子商务事业部前总经理李明远也针对淘宝网发表针对性的言论,比如“用户体验是百度‘有啊’最看重的”、百度Hi发布百度有啊定制版,让大家为淘宝网捏一把冷汗。可是好景不长,2010年3月10日,“有啊”创始人、总经理李明远黯淡离职,有啊发展也远远未达预期。从2007年10月李彦宏提出百度启动电子商务战略算起,两年半来就遭遇了重大挫折,而且到现在为止境况还没有得到任何改善。

    百度“有啊”的优势不言而喻,多么大的搜索用户群,而且搜索任何可能商品时优先推荐“有啊”商品,可是百度“有啊”目前还是一个失败的产品。原因是目前百度缺乏电子商务的基因,从几件小事就可以体验出来了。比如最近出现百付宝账户余额莫名消失,消费者索要证据被拒。百度对此公关事件的处理有推来推去的恶疾风气,让受害者申诉无门。还有就是百度联盟,做得不人性化,而且卡得紧,对站长苛求很多。“有啊”网设计不够优化,卖家和买家用起来都不够爽。正如李明远离职是意外与不意外的结果,百度“有啊”的失败也是意外与不意外的结果。

    从07年开始百度就可以尝试多元化发展,但是IM和C2C都没做起来,百度还得好好研究下对手和研究下自己,看如何将缺乏的电子商务基因培养起来。

 

    官方博文地址:http://www.17core.com/blog/html/201101/93.html

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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