(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。 三
此外,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要重新训练,这有助于实时目标检测器的实际应用。RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS...
缺点：DETR在大目标检测上性能是最好的，而小目标上稍差 基于match的loss导致学习很难收敛，难以学到最...
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,还通过其高效的令牌混合器、前馈网络优化以及创新的双路径注意力下采样等技术,进一步提升了模型的推理速度,为用户带来更加流畅的使用体验。 广泛的应用潜力:得益于EfficientFormerV2的出色表现,改进后的RT-DETR在实时目标检测、...
本文记录的是利用MLLA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。MLLA模块具有独特优势。它不同于传统模块,能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱,要么反之,而MLLA模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势,通过独特的结构设计,能够在保持计算...
简介:RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 2024 AssemFormer 结合卷积与 Transformer 优势,弥补传统方法不足 一、本文介绍 本文记录的是利用AssemFormer优化RT-DETR的目标检测网络模型。传统卷积和池化操作会导致信息丢失和压缩缺陷,且传统的注意力机制通常产生固定维度的注意力图,忽略了背景中的丰富上下文信息。本文的...
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。
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
1、针对现有技术的不足,本发明的目的是提供基于rt-detr改进的绝缘子缺陷检测方法及系统。 2、为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:基于rt-detr改进的绝缘子缺陷检测方法,所述检测方法包括以下步骤: 3、收集公开的绝缘子缺陷数据集以及通过视频截取帧获取图像作为数据集,将数据集进行拆分,分为训练集与验证集; 4、...