D2009感受之一

文章分享了作者在安装D2009预览版过程中的经历,包括安装速度、卸载速度、对J#的反思以及对C#与J#功能的对比。此外,文章还详细描述了D2009预览版在处理数据集中文过滤问题上的表现,特别是针对汉字单字过滤存在的缺陷,并提出了对正式版解决这些问题的期望。

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       周末装了D2009的预览版,虽说只有255天使用时间,但也够用了,仅仅试用而已。
       我机器是AMD2500+,1G内存。装了几次没装上。卸载,NET framework也卸载不了,J#也卸载不了。后来才想起,是不是XP+SP3(雨林木风版本)的问题,然后,强制删除.NET framework 2.0 目录,重启系统。
       官方网说安装安装速度有提升,大概只是将 ,NET SDK改为22M左右的可发布版本吧。安装速度还可以忍受,但卸载速度,慢死了,比安装还慢。另外,我觉得完全可以抛弃J#了,为何用J#能写的东西,C#为何不行?
       默认情况下,string=Unicodestring。声明一个string字符串,可以使用字符串数组方式访问,而不是像之前非要声明widestring或转换。
      D2009里的indy,是最新的10.2.3,和我预料差不多。
      但我最关心的是数据集中文过滤问题,尤其是汉字单字过滤,这是borland的历史欠债。
     测试了一下:ADO Filter 解决了 Like '%小%',Like '小%',但 Like '%小'问题依然存在。
     TClientDataSet(简称CDS)问题,由于核心Midaslib单元不开源,出了问题也难以解决。但CDS的中文过滤问题更严重,Like '%小%'就直接弹出异常,再也没信心测试其他两个模糊方式。
     我希望是我装的D2009预览版问题,在正式版中,一切都完美解决Unicode问题。
     预览版没有DBX。我尝试一下安装SQL Direct,异常错误达40多个,看来,还要等待第三方控件解决方案。
    CDS添加了一个XMLData,如果有JSonData数据包格式,呵呵,那该多方便。
     无论如何,D2009还是值得期待。
  
    

        
        



        







        
          
            
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               D2009感受之一 - yyimen - yyimen的博客
            
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<think>好的,我现在需要帮助用户解答关于DenseASPP模型中感受野计算与实现的问题。首先,我需要回忆一下DenseASPP的基本结构以及它在语义分割中的应用。根据用户提供的引用内容,DenseASPP是为了解决街景语义分割中物体尺度差异大、传统ASPP模块感受野不足的问题而提出的。它通过密集连接不同扩张率的空洞卷积层来生成更密集的多尺度特征。 接下来,用户询问的是感受野的计算和实现细节。我需要先理解感受野的基本概念,即网络中某一层特征图上的一个点所能看到的输入图像的区域大小。然后,结合DenseASPP的结构,分析如何计算经过多个密集连接的空洞卷积层后的感受野。 根据引用[3]和[4],DenseASPP通过密集连接不同扩张率的层,每个层都会增加感受野,并且这些层的输出会级联起来。因此,计算感受野时需要考虑每个扩张卷积层的扩张率以及它们之间的组合方式。可能需要分步骤计算每一层的感受野,并考虑层间叠加的影响。 此外,用户可能想知道具体的实现细节,比如代码中如何设置扩张率,或者数学上的计算公式。这时候需要参考论文中的方法,可能涉及递归公式或者累积计算的方式。例如,每个新添加的扩张卷积层的扩张率可能基于之前所有层的扩张率之和,如引用[4]提到的扩张率逐渐增大,比如从3,6,12,18,24到更大的数值。 还需要注意,密集连接会导致特征图的通道数增加,但这里用户关注的是感受野,所以重点在扩张率的叠加方式。可能需要使用感受野计算公式:$RF_{l} = RF_{l-1} + (k-1) \times d$,其中$k$是卷积核大小,$d$是扩张率,不过这个公式可能需要调整,或者考虑层之间的叠加顺序。 另外,用户提供的引用中提到DenseASPP通过密集连接生成覆盖更大范围的感受野,因此需要说明如何通过不同扩张率的层逐步扩大感受野,并给出具体的例子,比如每层的扩张率如何设置,以及最终总感受野的计算结果。 最后,可能需要提及实现中的技术细节,比如在代码中如何堆叠这些层,是否使用残差连接,以及如何保持特征图的分辨率不变。同时,结合用户提供的引用[2]和[4],指出DenseASPP相对于传统ASPP的优势在于更密集的尺度采样和更大的感受野覆盖范围。 总结来说,我需要逐步解释DenseASPP中感受野的计算方法,包括每层的扩张率设置、累积方式,以及具体的实现步骤和公式,同时结合用户提供的引用内容来支持这些解释。</think>### DenseASPP模型感受野计算与实现细节 DenseASPP通过**密集连接不同扩张率的空洞卷积层**实现感受野的逐级扩展。其核心设计是让每个新层的扩张率基于之前所有层的扩张率之和,最终形成覆盖极大范围的感受野[^3][^4]。 --- #### **1. 感受野计算原理** 对于空洞卷积层,感受野计算公式为: $$RF_l = RF_{l-1} + (k-1) \times d_l \times \prod_{i=1}^{l-1} s_i$$ 其中: - $RF_l$:第$l$层的感受野 - $k$:卷积核尺寸(通常为3) - $d_l$:第$l$层的扩张率 - $s_i$:之前层的步长(DenseASPP中步长始终为1) **简化公式**(因步长$s=1$): $$RF_l = RF_{l-1} + (k-1) \times d_l$$ --- #### **2. DenseASPP实现细节** 以论文中典型结构为例(6层密集连接): 1. **扩张率设计**: - 第1层:$d_1=3$ - 第2层:$d_2=6$($3+3$) - 第3层:$d_3=12$($3+6+3$) - 第4层:$d_4=18$($3+6+12+...$) - 依此类推,最终扩张率可达$d=300$以上 2. **感受野累积过程**: - 初始层感受野:$RF_0=1$(输入像素) - 第1层:$RF_1=1 + (3-1)\times3=7$ - 第2层:$RF_2=7 + (3-1)\times6=19$ - 第3层:$RF_3=19 + (3-1)\times12=43$ - **最终感受野可达$400\times400$像素级别** --- #### **3. 代码实现关键点** 以PyTorch为例,DenseASPP的堆叠方式: ```python # 扩张率序列示例:3,6,12,18,24,... class DenseASPPBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, dilation_rates): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList() accumulated_dilation = 0 for rate in dilation_rates: # 每个新层的实际扩张率 = 已积累的扩张率 + 当前rate actual_rate = accumulated_dilation + rate layer = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, dilation=actual_rate, padding=actual_rate) self.layers.append(layer) accumulated_dilation += actual_rate # 更新累积值 ``` --- #### **4. 技术优势** 1. **密集级联**:每个新层的扩张率包含之前所有层的扩张信息,避免感受野跳跃式增长[^3] 2. **覆盖密度**:最终特征包含从局部细节(小扩张率)到全局上下文(大扩张率)的连续尺度特征[^2] 3. **计算效率**:通过密集连接复用中间特征,减少重复计算[^4] --- #### **5. 与传统ASPP对比** | 特性 | ASPP | DenseASPP[^3] | |--------------|-----------------------|---------------------------| | 扩张率组合 | 固定(如1,6,12,18) | 动态累积(3,6,12,24,...) | | 最大感受野 | ~200像素 | >400像素 | | 尺度连续性 | 离散间隔 | 连续密集覆盖 | ---
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