(4)如果没有完成对一个已经就绪的文件描述符的IO操作,那么每次调用select还是会将这些文件描述符通知进程,即水平触发。 (5)poll使用链表保存监视的文件描述符,虽然没有了监视文件数量的限制,但是其他缺点依旧存在。 由于以上缺点,基于select模型的服务器程序,要达到十万以上的并发访问,是很难完成的。因此,epoll出场了。
然而,DETR的缺点是它的计算成本仍然很高,因此不适合实时应用场景。为了解决这个问题,研究人员开始探索如何对DETR进行优化,以实现实时目标检测。 原理 RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构,但对其进行了大量的优化。首先,RT-DETR使用了更小的特征图来减少计算成本。其次,RT-DETR使用更少的注意力头,以减少模型...
性能与效率的完美平衡：在替换RT-DETR的主干网络后，EfficientFormerV2不仅保持了原有的检测精度，还通过...
DETR固定为100，其实也是object queries的数量，暂时先理解为固定值。
rt-detr的出现解决了这一问题,rt-detr凭借重新设计的编码器结构,大幅提高了模型检测速度,但其对多尺度目标的检测性能较差。 技术实现思路 0、 技术实现要素: 1、本发明针对现有技术中存在的缺点和不足,提出了一种能够在兼顾实时性的同时,有效提升对多尺度目标的检测效果的基于rt-detr的自动驾驶场景下改进目标检测...
CornerNet缺点:对目标全局信息的引用能力相对较弱,制约着CornerNet的性能。 由于每个目标都是由一对角构成,所以算法对目标边界的检测很敏感,而不知道哪些关键点应该被分组为目标,因此经常会产生一些不正确的边界框(如图1),其中大部分可以很容易地通过补充信息过滤掉,例如长宽比。
RT-DETR: RT-DETR由于其高精度,也被一些公司应用于医疗影像分析、工业检测等领域。 总结 YOLOv5/v6/v7/v8/RT-DETR都是目标检测领域常用的算法,各有优缺点。 YOLOv5: 速度快、精度高,适用于实时目标检测场景。 YOLOv6: 速度更快、精度更高,适用于对速度和精度要求较高的场景。
实时性能:RT-DETR的高效设计允许实时目标检测,同时不牺牲精度。 端到端检测:消除了NMS和其他后处理步骤,简化了流程,并避免了与传统检测器相关的延迟。 可扩展性:模型支持通过使用不同解码器层灵活调整推理速度,便于在各种实时场景中应用。 缺点: 计算复杂性:虽然比传统的DETRs更高效,但模型仍然需要大量的计算资源,...
缺点: 参数α是为了平滑SRTT。小的α值可以感受到 RTT 的微小变化,但可能会容易受到暂时波动的影响。大的α值更稳定,但可能不够快,无法适应真正的变化。 TCP重传退避算法固定。网络较差情况,RTO持续翻倍,重发就慢,效率和性能差,不能反应网络真实情况