「什么叫ODF、DDF、MDF ddf和odf-CSDN博客」の版間の差分

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<br><br><br>DDF module&nbsp;基于DDF操作,我们精心设计了空域作为CNN基础部件的DDF模块(见上图),为此我们期望滤波器预测分支尽可能地轻量。 从下图中可以看到:我们从输入分别预测通道与空域动态滤波器并按照上述公式计算得到输出特征。 相比常规动态滤波器,DDF空域将原始的尺寸动态滤波器减少到个空域+通道动态滤波器。 此外,我们采用CUDA进行DDF的实现,无需在训练或推理时保存中间多个滤波器。 欢迎探索Decoupled Dynamic Filter Networks,这是一个基于CVPR2021论文的开源实现,该论文提出了动态滤波器的一种新方法——解耦动态滤波网络(DDF)。 DDF是一种替代传统卷积的操作,它将动态滤波器分解为空间和通道滤波器,以实现更灵活的特征学习。<br>本文是加州大学默塞德分校Ming-Hsuan Yang团队在动态滤波器卷积方面的工作,已被CVPR2021接收。 buy cannabis online 本文针对标准卷积存在的两个问题:内容不可知与计算量大问题,提出了一种具有内容自适应且更轻量的解耦动态滤波器,它将常规动态滤波器拆分为空域动态滤波器与通道动态滤波器,这种拆分可以极大的降低参数量,并将计算量限定在深度卷积同等水平。 在图像分类、目标检测、联合深度估计等任务上的实验表明:DDF可以带来显著的性能提升。 比如,在ResNet50/101网络的即插即用分别带来了1.9%/1.3%的性能提升。 BDF、ADF的称呼还没有完全得到业内的统一,不过随着重点从主干网向接入网的转移,相关的设备开始大量使用,这个称呼也很快会普及。<br>机架采用特殊铝型材作材料、强度高,重量轻,外形美观。 机架为窄架结构,内有足够的布线、贮线空间,电缆走线清晰美观。 DDF采用标准化程度极高的、先进的、仅用自攻螺钉可安装的、三面多孔位直立柱及横立柱、侧立柱,孔距25mm新型旋转单元,可根据用户操作需要,旋转自如有完善的接地系统。 上表对比了不同卷积在不同分辨率下的实际耗时对比,可以看到:DDF算子的耗时明显更低。 传统的动态滤波器通常结合了空间和通道的变化,而DDF则将它们分开处理,让模型能分别学习和适应这两个维度的特性。 通过这种方式,DDF可以更精细地捕获图像的不同方面,从而可能提高模型的表达能力和泛化性能。 总的来说,DDF 架和 ODF 架虽然都是配线架,但其功能和特点有着很大的区别。<br>而ODF连接的是光缆或者光通信设备,线序一般是固定的,只有一侧能够跳线。 在DDF中,橙色表示空间动态滤波器分支,绿色表示通道动态滤波器分支。  这一创新设计使得在每个位置应用滤波更加直观,并且可以独立调整两个分支。 在实际应用中,选择合适的配线架需要根据具体的应用场景和需求来决定。 如果需要连接和管理数字信号,那么 DDF 架可能是更好的选择;如果需要连接和管理光缆,那么 ODF 架可能是更好的选择。 可以看到:DDF版本的ResNet具有最少的参数量、最少的计算量、最佳的精度。<br>FN有助于将生成的滤波器值限制在合理范围内,因此避免训练过程中的梯度消失/爆炸问题。 此外,DDF提供了两种组合方式,即乘法(mul)和加法(add),这允许研究人员根据不同的应用场景选择合适的方法。 DDF,网络流行词,空耳为"弟大翻着洗",是英语"Deep Dark Fantasy"的缩写形式,一般译为"深邃 黑暗 幻想", 表达了使用者的暗♂黑意志。 单元安装孔套入机架固定螺钉,拧紧即安装完毕,安装快速、简便、可靠。 提到标准卷积的原理,许多人头脑中会闪现出下图的画面。 用通俗的话来解释就是被卷积图片与卷积核进行对应元素相乘并求和,所以一次卷积结果的输出是一个数,最后对被卷积图片进行遍历,最终得到一个结果矩阵,说白了就是一个卷积核在图像上滑动,并求取对应元素相乘求和的过程。<br>该设备配置灵活、安装使用简单、容易维护、便于管理、是光纤通信光缆网络终端,或中继点实现排纤、跳纤光缆熔接及接入必不可少的设备之一。 采用19英寸宽,机箱高度为4U,约18cm,适合于标准机柜。 最多可同时引入4根光缆,每箱最大容量达72芯,标准配线容量48芯,ODF结构为每配线箱可装光纤分配盘6层和跳纤余长存储盘2层。 每个光纤分配盘装有12个光纤活动连接器法兰盘,和12芯光纤熔接盘。<br>我们进行了如下滤波器规范化(FN的设计参考了BN): Computational Complexity 计算复杂度 上表对比了标准卷积、深度卷积、动态滤波器卷积以及本文所提DDF在参数量、计算量、显存占用方面的对比。 从中空域看到: 上表对比了不同卷积在不同分辨率下的实际耗时对比,可以看到:DDF算子的耗时明显更低。 总而言之,DDF具有与深度卷积相近的推理耗时,且推理速度快于标准卷积、动态滤波器。 值得注意的是,尽管生成了内容自适应滤波器,DDF的参数量仍然小于标准卷积的参数量。 ODF光纤配线箱,是专为光纤通信机房设计的光纤配线设备。 具有光缆固定和保护功能光缆终接功能、调线功能、以及光缆纤芯和尾纤保护功能。 ODF配线箱既可单独装配成光纤配线架,也可与数字配线单元、音频配线单元同装在一个机柜/架内。<br>那是否存在一种卷积能够同时提升模型表达能力,并且计算成本小呢? 卷积作为CNN的基础部件之一,尽管常用,但存在两个主要缺陷:(1) 内容不可知;(2) 重度计算量。 动态滤波器具有内容自适应特性,但同时进一步提升了计算量。 深度(depth-wise)卷积是一种轻量型版本,但它往往会造成CNN性能下降,或者需要更大的通道数。 Dynamic Filter&nbsp;不同于标准卷积,动态滤波器利用额外的自网络对每个像素生成滤波器,即上述公式中的空域不变滤波器将变为空域可变滤波器。<br>了解这些区别对于选择合适的配线架、优化网络结构和提高网络性能具有重要意义。 希望上述内容能够帮助你更好地理解数字配线架DDF和光纤配线架ODF的区别,为你的网络建设提供有益的参考。 除了功能和特点上的区别,DDF 架和 ODF 架在应用场景上也有所不同。 DDF 架通常用于数字通信系统中,如电话网络、数据网络等,而 ODF 架则通常用于光通信系统中,如光纤网络、FTTH 等。 DDF 架主要用于数字信号的传输和连接,通常用于连接数字通信设备,如交换机、路由器、传输设备等。<br>多余光缆纤芯及尾纤可在光纤分配盘上盘储,用户可根据实际需求选配单元数量或法兰盘数量。 那如何设计一个计算量小且易于整合入现有 CNN 架构中的动态卷积呢? 在CVPR 2021中,来自华南理工大学的周靖凯博士提出了一种解耦的动态卷积DDF。 实验表明,采用DDF替换ResNet50/101网络中的标准卷积分别带来1.9%与1.3%的top1精度提升,且计算量近乎减半。 同时,在检测与联合上采样方面,同样证实了DDF上采样优异性。<br><br>
<br><br><br>好的佈線不僅看起來整齊美觀,更重要的是能減少訊號干擾,提升網路穩定性。 有時候為了應付緊急狀況,還會預留一些備用端口,這樣臨時要調整線路就不用大費周章了。 以前我們可能憑經驗或直覺做決定,但DDF要求每個決策都要有數據支持。  舉個例子,假設你要決定網站的按鈕顏色,傳統做法可能是設計師憑美感選擇,但DDF會先做A/B測試,用實際點擊數據來決定哪個顏色效果更好。<br>例如,在ResNet架构中使用DDF操作,可以在ImageNet数据集上获得更好的Top-1准确率。 先講DDF(Digital Distribution Frame),它主要是處理E1/T1這種數位信號的配線,像我們平常說的2M線路就是透過它來做跳接。 特點是後面有一整排的BNC接頭,機房人員要改線路時直接在前面板操作就好,不用到後面摸線。 而且DDF通常會配合DDF條使用,就是把一堆線路整理成模組化,這樣維護起來才不會亂七八糟。 BP神经网络,模型专栏不少于15篇内容,长期更新,每篇文章内含完整源码,部分函数文件和数据集私信博主获取,可以通过评论区留言或私信咨询模型。 [https://www.thegameroom.org/backgammon-spelregels/ Buy Rivotril] FN有助于将生成的滤波器值限制在合理范围内,因此避免训练过程中的梯度消失/爆炸问题。 周靖凯是华南理工大学在读博士,导师刘琼,现在阿里达摩院实习。<br>我们注意到动态滤波器与注意力之间地相关性,我们设计了注意力类型地分类预测空域与通道滤波器。 从下图中可以看到:我们从输入分别预测通道与空域动态滤波器并按照上述公式计算得到输出特征。 相比常规动态滤波器,DDF空域将原始的尺寸动态滤波器减少到个空域+通道动态滤波器。 此外,我们采用CUDA进行DDF的实现,无需在训练或推理时保存中间多个滤波器。 机械耐久性:同轴连接器插拔1000次后,接触电阻、介入损耗、回波损耗、分离力、保持力符合要求,并且接触面仍有电镀层,不露出基底材料。<br>ODF配线箱既可单独装配成光纤配线架,也可与数字配线单元、音频配线单元同装在一个机柜/架内。 该设备配置灵活、安装使用简单、容易维护、便于管理、是光纤通信光缆网络终端,或中继点实现排纤、跳纤光缆熔接及接入必不可少的设备之一。 采用19英寸宽,机箱高度为4U,约18cm,适合于标准机柜。 最多可同时引入4根光缆,每箱最大容量达72芯,标准配线容量48芯,ODF结构为每配线箱可装光纤分配盘6层和跳纤余长存储盘2层。 每个光纤分配盘装有12个光纤活动连接器法兰盘,和12芯光纤熔接盘。 多余光缆纤芯及尾纤可在光纤分配盘上盘储,用户可根据实际需求选配单元数量或法兰盘数量。<br>周博本科毕业于华南理工大学软件工程,博士期间曾前往UCMerced 访学,师从MingHsuan Yang教授 和Google的Varun Jampani教授。 提到标准卷积的原理,许多人头脑中会闪现出下图的画面。 用通俗的话来解释就是被卷积图片与卷积核进行对应元素相乘并求和,所以一次卷积结果的输出是一个数,最后对被卷积图片进行遍历,最终得到一个结果矩阵,说白了就是一个卷积核在图像上滑动,并求取对应元素相乘求和的过程。 在實際應用上,DDF架會根據不同需求搭配各種模組,像是最常見的同軸電纜接頭、光纖接頭,或是RJ45網路接頭。 這些接頭可不是隨便亂裝的,每個都有對應的國際規範,確保訊號傳輸的品質。 而且現在的DDF架設計越來越聰明,有些還內建了監測功能,可以即時回報線路狀態,讓網管人員能更快發現問題。 DDF在這[https://www.youtube.com/results?search_query=%E8%A3%A1%E6%98%AFDestination%20Delivery 裡是Destination Delivery] Fee的縮寫,中文叫「目的港交貨費」。<br>可以看到:DDF版本的ResNet具有最少的参数量、最少的计算量、最佳的精度。 在DDF中,橙色表示空间动态滤波器分支,绿色表示通道动态滤波器分支。 这一创新设计使得在每个位置应用滤波更加直观,并且可以独立调整两个分支。 通过以上介绍和示例,您可以快速上手DDFNet项目,并在各种计算机视觉任务中应用它。 希望DDFNet能为您的研究和开发工作带来便利和创新。<br>DDF是一种替代传统卷积的操作,它将动态滤波器分解为空间和通道滤波器,以实现更灵活的特征学习。 在语义分割任务中,DDFNet可以用于改进分割网络的特征表示能力。 通过动态滤波器的解耦,可以更好地处理不同尺度和形状的目标。 在目标检测任务中,DDFNet可以用于改进特征提取网络,提高检测精度。 通过解耦动态滤波器,可以更好地捕捉目标的细节和上下文信息。 在实际应用中,选择合适的配线架需要根据具体的应用场景和需求来决定。<br>别在于,OMDF的定义里,线路侧连接室外光缆,设备侧连接OLT或者传输设备,可通过跳线调整线序,同时具有敞开性。 而ODF连接的是光缆或者光通信设备,线序一般是固定的,只有一侧能够跳线。 9月26日晚7点,智东西公开课邀请到该论文的一作、华南理工大学在读博士周靖凯围绕《解耦动态卷积网络的研究》这一主题,深入解析解耦动态卷积DDF及其在视觉任务上的应用。 Timm是一个流行的PyTorch模型库,包含多种预训练模型。 DDFNet可以作为timm库中的一个模块,方便用户快速集成和使用。 西蒙全球项目服务(GPS)部是一个创新的服务团队,该团队主动管理全球项目、专业服务、网络基础设施的迁移、增加和变更(I-MAC)以及网络第1层的快速故障修复支持。<br>目前主流的卷积神经网络中大都采用上面的卷积形式,尽管它很常用,但由于标准卷积对所有样本采用相同的卷积参数,当我们想提升模型的精度时,就需要增加模型的参数、深度、通道数,进一步导致模型的计算量加大、部署难度提升。 针对参数量大,深度和通道数多的问题,许多研究人员提出了轻量级卷积神经网络模型,但因其较低的计算预算同时也限制了卷积神经网络的深度和宽度,导致模型性能下降,表示能力受限。 那是否存在一种卷积能够同时提升模型表达能力,并且计算成本小呢? 卷积作为CNN的基础部件之一,尽管常用,但存在两个主要缺陷:(1) 内容不可知;(2) 重度计算量。 动态滤波器具有内容自适应特性,但同时进一步提升了计算量。 深度(depth-wise)卷积是一种轻量型版本,但它往往会造成CNN性能下降,或者需要更大的通道数。 光纤配线架 ODF 是光传输系统中一个重要的配套设备,主要用于光缆终端的光纤熔接、光连接器安装、光路的调接、多余尾纤的存储及光缆的保护等,它对于光纤通信网络安全运行和灵活使用有着重要的作用。<br><br>

2026年2月6日 (金) 00:20時点における最新版




好的佈線不僅看起來整齊美觀,更重要的是能減少訊號干擾,提升網路穩定性。 有時候為了應付緊急狀況,還會預留一些備用端口,這樣臨時要調整線路就不用大費周章了。 以前我們可能憑經驗或直覺做決定,但DDF要求每個決策都要有數據支持。 舉個例子,假設你要決定網站的按鈕顏色,傳統做法可能是設計師憑美感選擇,但DDF會先做A/B測試,用實際點擊數據來決定哪個顏色效果更好。
例如,在ResNet架构中使用DDF操作,可以在ImageNet数据集上获得更好的Top-1准确率。 先講DDF(Digital Distribution Frame),它主要是處理E1/T1這種數位信號的配線,像我們平常說的2M線路就是透過它來做跳接。 特點是後面有一整排的BNC接頭,機房人員要改線路時直接在前面板操作就好,不用到後面摸線。 而且DDF通常會配合DDF條使用,就是把一堆線路整理成模組化,這樣維護起來才不會亂七八糟。 BP神经网络,模型专栏不少于15篇内容,长期更新,每篇文章内含完整源码,部分函数文件和数据集私信博主获取,可以通过评论区留言或私信咨询模型。 Buy Rivotril FN有助于将生成的滤波器值限制在合理范围内,因此避免训练过程中的梯度消失/爆炸问题。 周靖凯是华南理工大学在读博士,导师刘琼,现在阿里达摩院实习。
我们注意到动态滤波器与注意力之间地相关性,我们设计了注意力类型地分类预测空域与通道滤波器。 从下图中可以看到:我们从输入分别预测通道与空域动态滤波器并按照上述公式计算得到输出特征。 相比常规动态滤波器,DDF空域将原始的尺寸动态滤波器减少到个空域+通道动态滤波器。 此外,我们采用CUDA进行DDF的实现,无需在训练或推理时保存中间多个滤波器。 机械耐久性:同轴连接器插拔1000次后,接触电阻、介入损耗、回波损耗、分离力、保持力符合要求,并且接触面仍有电镀层,不露出基底材料。
ODF配线箱既可单独装配成光纤配线架,也可与数字配线单元、音频配线单元同装在一个机柜/架内。 该设备配置灵活、安装使用简单、容易维护、便于管理、是光纤通信光缆网络终端,或中继点实现排纤、跳纤光缆熔接及接入必不可少的设备之一。 采用19英寸宽,机箱高度为4U,约18cm,适合于标准机柜。 最多可同时引入4根光缆,每箱最大容量达72芯,标准配线容量48芯,ODF结构为每配线箱可装光纤分配盘6层和跳纤余长存储盘2层。 每个光纤分配盘装有12个光纤活动连接器法兰盘,和12芯光纤熔接盘。 多余光缆纤芯及尾纤可在光纤分配盘上盘储,用户可根据实际需求选配单元数量或法兰盘数量。
周博本科毕业于华南理工大学软件工程,博士期间曾前往UCMerced 访学,师从MingHsuan Yang教授 和Google的Varun Jampani教授。 提到标准卷积的原理,许多人头脑中会闪现出下图的画面。 用通俗的话来解释就是被卷积图片与卷积核进行对应元素相乘并求和,所以一次卷积结果的输出是一个数,最后对被卷积图片进行遍历,最终得到一个结果矩阵,说白了就是一个卷积核在图像上滑动,并求取对应元素相乘求和的过程。 在實際應用上,DDF架會根據不同需求搭配各種模組,像是最常見的同軸電纜接頭、光纖接頭,或是RJ45網路接頭。 這些接頭可不是隨便亂裝的,每個都有對應的國際規範,確保訊號傳輸的品質。 而且現在的DDF架設計越來越聰明,有些還內建了監測功能,可以即時回報線路狀態,讓網管人員能更快發現問題。 DDF在這裡是Destination Delivery Fee的縮寫,中文叫「目的港交貨費」。
可以看到:DDF版本的ResNet具有最少的参数量、最少的计算量、最佳的精度。 在DDF中,橙色表示空间动态滤波器分支,绿色表示通道动态滤波器分支。 这一创新设计使得在每个位置应用滤波更加直观,并且可以独立调整两个分支。 通过以上介绍和示例,您可以快速上手DDFNet项目,并在各种计算机视觉任务中应用它。 希望DDFNet能为您的研究和开发工作带来便利和创新。
DDF是一种替代传统卷积的操作,它将动态滤波器分解为空间和通道滤波器,以实现更灵活的特征学习。 在语义分割任务中,DDFNet可以用于改进分割网络的特征表示能力。 通过动态滤波器的解耦,可以更好地处理不同尺度和形状的目标。 在目标检测任务中,DDFNet可以用于改进特征提取网络,提高检测精度。 通过解耦动态滤波器,可以更好地捕捉目标的细节和上下文信息。 在实际应用中,选择合适的配线架需要根据具体的应用场景和需求来决定。
别在于,OMDF的定义里,线路侧连接室外光缆,设备侧连接OLT或者传输设备,可通过跳线调整线序,同时具有敞开性。 而ODF连接的是光缆或者光通信设备,线序一般是固定的,只有一侧能够跳线。 9月26日晚7点,智东西公开课邀请到该论文的一作、华南理工大学在读博士周靖凯围绕《解耦动态卷积网络的研究》这一主题,深入解析解耦动态卷积DDF及其在视觉任务上的应用。 Timm是一个流行的PyTorch模型库,包含多种预训练模型。 DDFNet可以作为timm库中的一个模块,方便用户快速集成和使用。 西蒙全球项目服务(GPS)部是一个创新的服务团队,该团队主动管理全球项目、专业服务、网络基础设施的迁移、增加和变更(I-MAC)以及网络第1层的快速故障修复支持。
目前主流的卷积神经网络中大都采用上面的卷积形式,尽管它很常用,但由于标准卷积对所有样本采用相同的卷积参数,当我们想提升模型的精度时,就需要增加模型的参数、深度、通道数,进一步导致模型的计算量加大、部署难度提升。 针对参数量大,深度和通道数多的问题,许多研究人员提出了轻量级卷积神经网络模型,但因其较低的计算预算同时也限制了卷积神经网络的深度和宽度,导致模型性能下降,表示能力受限。 那是否存在一种卷积能够同时提升模型表达能力,并且计算成本小呢? 卷积作为CNN的基础部件之一,尽管常用,但存在两个主要缺陷:(1) 内容不可知;(2) 重度计算量。 动态滤波器具有内容自适应特性,但同时进一步提升了计算量。 深度(depth-wise)卷积是一种轻量型版本,但它往往会造成CNN性能下降,或者需要更大的通道数。 光纤配线架 ODF 是光传输系统中一个重要的配套设备,主要用于光缆终端的光纤熔接、光连接器安装、光路的调接、多余尾纤的存储及光缆的保护等,它对于光纤通信网络安全运行和灵活使用有着重要的作用。