论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.08069代码地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection最近,基于端到端的Transformer检测器(DETRs)取得了显著的性能。然而,DETRs的高计算成本问题尚未得到有效解决,这限制了它们的实际应用,并阻碍了其充分利用无后处理的优势,如非最大抑制(NMS)。在本文中,我们首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响,并建立了一个端到端速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟,我们提出了一种实时检测Transformer(RT-DETR),据我们所知,这是第一个
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RT-ThreadSTM32F429armfly-v6开发板BSP说明RT-ThreadSTM32F429armfly-v6开发板BSP说明简介开发板介绍外设支持使用说明快速上手硬件连接编译下载运行结果进阶使用注意事项示例代码源码下载维护人:RT-ThreadSTM32F429armfly-v6开发板BSP说明简介本文档为RT-Thread开发团队为STM32F429armfly-v6开发板提供的BSP(板级支持包)说明。主要内容如下:开发板资源介绍BSP快速上手进阶使用方法通过阅读快速上手章节开发者可以快速地上手该BSP,将RT-Thread运行在开发板上。在进阶使用指南章节,将会介绍更多高
1、如何获取jdk9及以上版本中依赖包,如'rt.jar','dt.jar'等 在jdk9及后续版本中,jdk开始使用模块化规则,实现更好的封装和定义良好的接口,近一步加强了java的自由度,开发者可以定制化SDK 包括rt.jar在内的依赖均已移除,以模块化形式更高效的存诸在JAVA_HOME/jmods目录下 如果需要可以用命令进行抽取,例如需要用到javax.imageio.*包下的类,则可以将jmods目录下的java.desktop.jmod进行重新打包(1)解压jmods目录下的java.desktop.jmod模块到当前目录jmodextract'C:\ProgramFil
RT-ThreadSTM32NUCLEO-F072RB开发板BSP说明RT-ThreadSTM32NUCLEO-F072RB开发板BSP说明简介开发板介绍外设支持使用说明快速上手硬件连接编译下载运行结果进阶使用注意事项示例代码源码下载维护人:RT-ThreadSTM32NUCLEO-F072RB开发板BSP说明简介本文档为NUCLEO-F072RB开发板提供的BSP(板级支持包)说明。主要内容如下:开发板资源介绍BSP快速上手进阶使用方法通过阅读快速上手章节开发者可以快速地上手该BSP,将RT-Thread运行在开发板上。在进阶使用指南章节,将会介绍更多高级功能,帮助开发者利用RT-Threa
RT-Thread软件包-物联网-网络工具集NetUtils使用指南①软件包-物联网-网络工具集NetUtils使用指南网络工具集(NetUtils)使用指南简介NetUtils组件简介Ping工具Ping域名PingIPNTP工具获取UTC时间获取本地时间同步本地时间至RTCTFTP工具传输文件发送文件到RT-Thread从RT-Thread接收文件Iperf工具Iperf服务器模式获取IP地址启动Iperf服务器Iperf客户端模式其他网络调试工具的介绍和使用NetIO工具Telnet工具tcpdump工具参考资料维护人:软件包-物联网-网络工具集NetUtils使用指南网络工具集(Net
RT-ThreadGD32ARM系列BSP制作教程1.BSP框架介绍BSP框架结构如下图所示:GD32ARM系列BSP架构主要分为三个部分:libraries、tools和具体的Boards,其中libraries包含了GD32的通用库,包括每个系列的FirmwareLibrary以及适配RT-Thread的drivers;tools是生成工程的Python脚本工具;另外就是Boards文件,当然这里的Boards有很多,我这里值列举了GD32407V-START。2.知识准备制作一个BSP的过程就是构建一个新系统的过程,因此想要制作出好用的BSP,要对RT-Thread系统的构建过程有一定了
💡💡💡本文独家改进:本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中,并跟不同模块进行结合创新;1)RepC3结合;2)直接作为注意力机制放在网络不同位置;3)高效和HGBlock结合;总有一种改进适用你的数据集,完成涨点工作并进行创新推荐指数:五星 RT-DETR魔术师专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR🚀🚀🚀引入前沿顶会创新,助力RT-DETR🍉🍉🍉基于ultralytics优化,与YOLO完美结合1.RT-DETR介绍
本专栏内容均为博主独家全网首发,未经授权,任何形式的复制、转载、洗稿或传播行为均属违法侵权行为,一经发现将采取法律手段维护合法权益。我们对所有未经授权传播行为保留追究责任的权利。请尊重原创,支持创作者的努力,共同维护网络知识产权。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf代码地址:https://github.com/huawei-noah/VanillaNet在基础模型的核心是“多样性即不同”,这一哲学在计算机视觉和自然语言处理方面取得了惊人的成功。然而,优化和Transformer模型固有的复杂性带来了挑战,需要转向简洁性的范式。在这项研究中,我们介
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