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InternImage:探索具有可变形卷积大规模视觉基础模型

与最近关注large dense kernelsCNN不同,InternImage以可变形卷积为核心算子,使我们模型不仅具有检测和分割等下游任务所需大有效感受野,而且具有受输入和任务信息约束自适应空间聚合...因此,所提出InternImage减少了传统CNNs严格归纳偏差,并使其能够从像ViT这样海量数据中学习具有大规模参数更强、更稳健模式。...我们模型有效性在ImageNet、COCO和ADE20K等具有挑战性基准测试中得到了验证。...尽管最近工作已经做出了有意义尝试,通过使用具有非常大内核(例如,31×31)密集卷积将长程依赖引入到CNN中,如图(c)所示,在性能和模型规模方面与最先进大型ViT仍有相当大差距。...为了进一步测试该能力,构建了一个具有10亿个参数更大InternImage-H,并且为了适应非常大模型宽度,还将组维度C‘更改为32。上表总结了配置。

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【Java 基础篇】Java可变参数:灵活处理不定数量方法参数

在Java编程中,可变参数是一项强大功能,它允许你编写更加灵活方法,接受不定数量参数。本文将详细解释Java可变参数用法、语法以及最佳实践。 什么是可变参数?...可变参数是Java 5引入一项功能,它允许你在方法中传递不定数量参数。可变参数用三个点(...)表示,放置在方法参数类型之前。可变参数实际上是一个数组,允许你传递任意数量参数值。...方法重载 可变参数允许你编写方法重载,而无需为每种参数数量编写不同方法。...调用方法 使用可变参数时,调用方法时可以传递任意数量参数,甚至可以不传递任何参数。...可变参数必须是最后一个参数 可变参数必须是方法参数列表中最后一个参数。这是因为可变参数会捕获所有传递参数,导致无法确定参数数量。 2.

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2022-10-17:特殊二进制序列是具有以下两个性质二进制序列: 0 数量与 1 数量相等。 二进制序列每一个前缀码中 1 数量要大于等于 0

2022-10-17:特殊二进制序列是具有以下两个性质二进制序列:0 数量与 1 数量相等。二进制序列每一个前缀码中 1 数量要大于等于 0 数量。...给定一个特殊二进制序列 S,以字符串形式表示。定义一个操作 为首先选择 S 两个连续且非空特殊子串,然后将它们交换。...(两个子串为连续的当且仅当第一个子串最后一个字符恰好为第二个子串第一个字符前一个字符)在任意次数操作之后,交换后字符串按照字典序排列最大结果是什么?输入: S = "11011000"。...经测试,rust和go速度最快,go内存占用最低。代码用rust编写。

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Webshell免杀研究

具有应用防护WEB应用风险、拦截各类SQL注入、XSS攻击防御、0Day攻击防御、特定资源保护、网络木马文件、恶意畸形文件、0Day漏洞、黑链等特性。 ?...它具有实时木马程序查杀、网站挂马拦截、文件篡改保护、PHP拒绝服务攻击防御、SQL防御、XSS跨站攻击防御、入侵拦截防护、远程桌面安全保护等特性。 ?...可变变量 可变变量是PHP中一种较为独特变量,它可以动态改变一个变量名称,这种特性可以用于木马免杀中。...可变变量 可变变量是PHP中一种较为独特变量,它可以动态改变一个变量名称,这种特性可以用于木马免杀中。...首先可以定义一个变量do并为其赋值为todo,之后将加密处理过后木马内容赋值给可变变量do,最后在调用eval函数执行时将执行对象定义为todo即可,具体实现如下所示: ?

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【模型解读】“不正经”卷积神经网络

一句话,网络模型对于物体几何形变适应能力几乎完全来自于数据本身所具有的多样性。 2为什么呢? 前面我们说了问题,那为什么会这样呢?...因为cnn就没有显式地学习这些信息,而卷积操作本身具有非常固定几何结构,标准卷积操作是一个非常规矩采样,通常是正方形。 那,能不能不规矩呢?首先我们看什么是不规矩,下图来自于【1】。 ?...而可变形卷积则利用了不规则可变形状,改善了这两个问题。 3怎么实现? 可变形卷积这么灵活,实现起来麻烦吗?答案是不麻烦,只需要增加一个偏移量即可,具体来说看下图。 ?...(3)对于复杂任务提升效果明显,具体实验结果指标,可以至论文中看,也可以自己训着看。 坏处主要是增加了参数量与计算量,不过这个计算量其实不大,可以通过分组进行控制。...值得注意是,可变形卷积并非是第一个研究这个问题,在STN【2】中,已经通过Spatial Transformer Layer来实现了对旋转平移缩放等信息学习。

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初识舵机

伺服主要靠脉冲来定位,基本上可以这样理解,伺服电机接收到1个脉冲,就会旋转1个脉冲对应角度,从而实现位移,因为,伺服电机本身具备发出脉冲功能,所以伺服电机每旋转一个角度,都会发出对应数量脉冲,这样...7 伺服电机作用   伺服电机主要作用是随着电压变化控制转速均匀稳定,伺服电机主要是靠脉冲来定位,当接受到一个脉冲电流,就会相应旋转一个脉冲对应角度,从而实现唯一,因为伺服电机本身也具有发出脉冲电流功能...,每当旋转一个角度都会发出对应数量脉冲,和伺服电机接受脉冲形成了呼应,或者叫闭环,如此一来,系统就会知道发了多少脉冲给伺服电机,同时又收了多少脉冲回来,这样就能够精确控制电机转动,精确定位可以达到...13 可变电位计 可变电位计是一个分压器,它可以根据可变电阻值来调整电路输出电压,电阻是通过旋钮来控制。...它有三个引脚:GND,信号, +5 V,如下图所示 以上工作就绪并上传代码后,正常情况下当我们旋转可变电位计,舵机将对应改变其角度位置。

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Acrobat DC2018安装教程 pdf编辑器全版本下载

它将全球最佳PDF解决方案提升到新高度,配有直观触控式界面,通过开发强大新功能,使用户能在任何地方完成工作。新工具中心可更简单迅速访问最常使用工具。...此外,新版大幅度改正“PDF编辑”内容,如Acrobat DC 2017重新排列页面,在改进“页面缩略图”面板中它重新排列、插入、旋转和页面删除,同时现在用户可通过插入新文本来调整段落大小,而不似之前需要多步操作才可完成段落大小调整...一、编辑PDF1.编辑文本和图像使用新点击界面更正、更新并增强PDF2.重排页面上文本通过插入新文本或拖放并调整段落大小,来重排页面上段落文本3.查找和替换在整个文档中查找和替换文本。...4.重新排列页面在改进“页面缩略图”面板中重新排列、插入、旋转或删除页面5.改进动作向导二、创建和分发表单1.FormsCentral 桌面应用程序2.联机分发和收集表单数据3.创建 EchoSign...七、使PDF具有辅助工具(仅限 Acrobat Pro)1.用于创建具有辅助功能PDF向导动作,使用“创建辅助功能”向导动作为残障人士创建具有辅助功能PDF2.验证PDF辅助工具,“完整检查”选项将逐步检查

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24.从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和G2V,再到Asm2vec和Log2vec(上)

这篇文章主要介绍六个非常具有代表性向量表征算法,它们有特征词向量表示、文档向量表示、图向量表示,以及两个安全领域二进制和日志向量表征。...在本文中,我们提出了段落向量 Paragraph Vector (Doc2vec),一种无监督算法,它可以从可变长度文本片段中学习固定长度特征表示,比如句子、段落和文档。...该方法可以应用于可变长度文本片段,从短语到句子,再到大型文档,均可以使用Doc2vec进行向量表征。 在本文模型中,将段落中要预测单词用向量表示来训练是很有用。...虽然段落向量在段落中是唯一,但单词向量是共享。预测时,通过固定词向量并训练新段落向量直到收敛来推导段落向量。 Doc2vec优点如下: 段落向量能够构造可变长度输入序列表示。...实验结果如下: 5.个人感受 本文描述了段落向量Doc2vec,一种无监督学习算法,它可以从可变长度文本片段中学习固定长度特征表示,比如句子、段落和文档。

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任何方向都高度准确,上交、旷视联合提出最强旋转目标检测器R3Det

首先,论文发现旋转锚框(Anchors)可以在目标密集场景发挥更好效果,而水平锚框可以以更少数量实现更高召回率。...尽管一些工作使用可变形卷积进行特征对齐,但其偏移参数通常是通过学习预定义Anchor和精炼Anchor之间偏移量来获得。...这些基于可变性卷积特征对齐方法一个目的是扩大感受野,这个感受野往往是不明显并且不能确保特征真正对齐。 特征对齐仍然限制着精炼单级目标检测器性能。...1)ROI Align具有更多采样点(默认有7x7x4=196个),而减少采样点会极大影响目标检测器性能。...相反,在Figure6(b)中,旋转Anchor通过添加角度参数避免引入噪声区域,且在密集场景中具有更好检测性能。但是,Anchor数量成倍增加,使得模型效率降低。

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用于视频超分辨率可变形三维卷积

看点 问题:之前方法空间特征提取和时间运动补偿往往是顺序,无法充分利用时空信息 方法:提出了一个利用可变形3D卷积(D3D)可变形三维卷积网络(D3Dnet)来整合视频时空信息 优点:D3D作为一个可以同时整合时间和空间组件...,具有优越时空建模能力和灵活运动感知建模能力,同时,D3Dnet还实现了当时SOTA 方法 可变形3D卷积 可变形3D卷积把3D卷积和在二维空间可变性卷积结合在了一起,普通C3D通过以下两个步骤实现...最后,利用D3D采样网格生成输出特征,公式如下: 可变形三维卷积网络 首先将具有7帧视频序列馈入到C3D层以生成特征,然后将这些特征馈入到5个残差D3D(resD3D)块以实现运动感知深层时空特征提取...采用BI降质方式,然后,随机裁剪成32×32大小patch作为输入。使用随机翻转和旋转来增加训练数据。...采用resD3D比C3D高0.4PSNR,但是要增加0.19M数量。 D3Dnet在不同输入帧数(3、5、7)下结果如下图所示 可以观察到,随着输入帧数增加,性能有所提高。

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【CSS3进阶】酷炫3D旋转透视

当我们指定一个容器 transform-style 属性值为 preserve-3d 时,容器后代元素便会具有 3D 效果,这样说有点抽象,也就是当前父容器设置了 preserve-3d 值后,它子元素就可以相对于父元素所在平面...为了更有立体感,我们可以调整父容器旋转角度,旋转看上去更立体角度: ? 至此,一个 3D 立方体就完成了。...注意沿着三条边中心点旋转 70.5 度这句话,意思是每个图形要定位一次旋转中心,也就是 transform-origin 属性,它允许我们设置旋转元素基点位置。...张图片置于容器内部,N 大小看个人喜好了,图片 3D 旋转木马效果是类似钢管舞旋转运动,因此是绕 Y 轴,我们关心是 rotateY 大小,根据我们添加图片数量,用 360° 圆周角将每个图片等分...4、最后利用 animation ,我们让舞台,也就是包裹着图片容器绕 Y 轴旋转起来(rotateY),那么一个类似旋转木马 3D 照片墙效果就完成了!

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LaTeX插图

图表位置由前两个参数确定, 是一个整数,确定被绕排图表垂直位置,图表将在这么多行文字下方显示; 可以是 l,c,r,表示窗口开在段落左、中、右位置。...,需要使用 lipsum 宏包 picinpar 能够自动计算图表内容大小,在环境中文本段落指定位置开窗口放置此图表。...不过,picinpar 也有一个缺点,即它要求环境中段落在页面上必须有足够空白,如果段落文字恰好在一页末尾,就会在页面上留下大片空白,这与使用 float 提供不浮动图表环境(H 选项)是一样...当图形大小或环境中文本内容在页面中位置不合适时,picinpar 偶尔还会造成错误段落形状,需要在使用中小心调整。...在环境后面的段落内容江辉沿图表绕排。在这里, 参数不区分大小写,可以是 l,r,即左右两侧;也可以用 o,i,表示双页页面的装订内侧和外侧。 则指定图表环境所占用宽度。

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python测试开发django-191.Bootstrap3 轮播图(Carousel)

通过数据属性 使用数据属性轻松控制轮播位置。data-slide接受关键字prevor next,它改变相对于当前位置幻灯片位置。...它不能与同一轮播(冗余和不必要)显式 JavaScript 初始化结合使用。...暂停 字符串 空值 “徘徊” 如果设置为”hover”,则暂停旋转木马mouseenter循环并恢复旋转木马循环mouseleave。如果设置为null,则将鼠标悬停在轮播上不会暂停它。...活动 Bootstrap carousel 类公开了两个用于连接 carousel 功能事件。...这两个事件都具有以下附加属性: direction: 轮播滑动方向(”left”或”right”)。 relatedTarget: 作为活动项滑入到位 DOM 元素。

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人生第一次使用Kobas注释基因功能

KOBAS 是北京大学整合多个数据库,进行基因功能注释平台,包含在线版和Docker版。KOBAS 多组基因注释时,用Docker版注释更加方便,开启Docker初尝试。...Step1 Download Docker 需要下载 Koabs.tar文件,我使用是第一个。...图片 Step2 开启Docker镜像 接下来部分在Linux在完成,本人使用Ubuntu系统 newgrp docker # 无Root 权限运行Docker(服务器平常用户没有Root权限) docker...docker run -it -v local/workspace/旋转木马/software/kobas:/opt/gene_enrich kobas:latest # local/workspace.../旋转木马/ 为原Linux中路径 # :/opt/gene_enrich 为新容器中路径 Step4 开始使用Kobas 进行功能富集前需要进行基因注释 使用前annotate.py -h / identify.py

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基于段落检索无监督阅读理解介绍

在很多业务场景下,却常常难以拿到数量足够监督数据,有时候甚至没有监督数据。为了构建基于非结构化文档问答系统,我们调研了使用传统信息检索方法构建文档型问答系统,并阐述构建这样一个系统基本要素。...也可以直接在需要检索文档集中召回前N个候选并扩展语料,这样做好处是不需要额外语料,缺点是扩展内容受限于查询文档质量和数量。...段落不一定是一个自然段,也可以是任意几个句子,甚至几个单词。 段落划分是段落检索不可缺少一步,大部分模型都是使用大小固定或可变窗口在文档中滑动,截取文本片段并计算与查询相似度。...窗口大小可变方法实际上是预先定义好几种不同大小窗口,然后用这些窗口在文档滑动截取内容,产生不同长度片段,这个过程和图像处理中物体检测有点相似。...先对文档进行必要预处理如标记句子边界、截取单词词根(中文处理不需要这一步,只需要进行分词)、去停词等,然后为每个词统计包含改词文档数量、该词在不同文档中出现次数和出现位置,并记录在索引词典中。

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