个人论文精读笔记，主要是翻译+心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。Paper:https://arxiv.org/pdf/2209.06585v2.pdfCode:https://github.com/openvinotoolkit/deep-object-reid/tree/multilabel文章目录一、论文翻译＋理解0.摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1模型架构3.2Transformer多标签分类头3.3图注意力多标签分支（GAT）3.4角边缘二值分类（AAM，结合了ASL和度量学习的一种loss）3.5训练策略的细节4.实验5.结论二、代码复现0.写在前面1

1.协议的概述组播侦听发现协议MLD用于IPv6组播中的组成员管理，其基本原理和功能与IGMP相似。MLD的目的是使能每个IPv6路由器发现在其直连网络上的组播侦听者（即希望接收组播数据的节点）的存在，并且能明确发现这些邻居节点所感兴趣的组播地址。然后提供这些消息给路由器所使用的组播路由协议，以确保组播数据转发至存在接收者的所有链接，IGMP是专门服务区IPV4的，并不支持拓展，所以开发出来了一个新的组播协议MLD专门服务于IPV6组播协议是运行于组播模型中最后一跳路由器和接收者之间的，用于建立和维护组播组成员之间的关系如果路由器有不止一个接口在同一网络上，它只需要在其中一个接口上运行此协议。

我是iOS开发和Opencv的新手。我想检测ExactlyLips位置及其宽度和高度。我使用了那些haarcascade_mcs_mouth.xml文件，但结果并不令人满意。因此，如果有人能给我一些关于AAM流程的想法，那将非常有帮助。提前致谢。 最佳答案 https://github.com/MasteringOpenCV/code第6章和第7章(本书部分在google.books上)另外2个我知道的:http://code.google.com/p/aam-opencv/http://code.google.com/p/asml