河南大学明德计划2020计算机学院,河南大学启动“明德计划”

河南大学推出“明德计划”,旨在培养学科专业拔尖人才。该计划为20名本科生单独成班,每人都将配备导师,并由知名教授讲授主干课程。学生还将参与科研项目、创新创业训练、学科竞赛等活动,以促进其快速成长。目前,已在金融学、物理学、地理科学等5个专业开设了“明德计划”班。选拔方式为第一学期末,通过成绩审查和综合能力素质测试,择优录取。学校还为该计划的学生提供了一系列支持措施,包括读研深造的推免指标倾斜。

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□记者李晓敏王灿通讯员曹凡

本报讯 20名本科生单独成班,每人配备导师?学科知名教授亲自出马,讲授主干课程?本科生跟着导师“做项目”,参与国家级创新创业训练项目?昨日,记者从河南大学教务处了解到,该校拔尖创新人才培养“明德计划”已正式启动,意在构筑学科专业拔尖学生成长平台,促进本科人才迅速成长。

目前,河大已开设金融学、物理学、地理科学等5个专业的“明德计划”班。与普通班相比,明德计划”班实施单独的教学计划,其主干课程由学院知名教授主讲,每名学生均配备导师。

“在本科学习阶段,争取使每名‘明德计划’班学生参与一项导师负责的省级以上科研项目;完成一项国家级或校级创新创业训练项目;参加一次校级以上学科专业竞赛或社会实践活动;发表一篇专业学术论文或专业性调研报告;参加一次省级以上本学科领域学术会议。”河南大学教务处副处长白宪臣向记者透露,除对实验班学生实施“五个一”支持计划,学校还鼓励“明德计划”班学生读研深造,在硕士研究生推免指标上给予一定倾斜。

学生咋才能进“明德计划”班?据了解,选拔安排在第一学期末,全校任何专业的大一学生均可报名,经过成绩审查和综合能力素质测试,每班择优录取20人或30人。目前,2014级“明德计划”班已经开课。

### 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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