有个关于 CUBIC(等一众 AIMD-based cc) 和 BBR 在长肥管道中的行为比较挺有趣，它们的表现竟然截然相反： CUBIC 流共存，RTT 越大，Goodput 越低；BBR 流共存，RTT 越大，Goodput 越高。 前一个被看…

自 2017 年底 bbr 发布以来，随着媒体的宣讲，各大站点陆续部署 bbr，很多网友不禁问，bbr 这么好，为什么不替代 cubic 成为 linux 的缺省算法。仅仅因为它尚未标准化？这么好的算法又为什么没被标准化&#xff…

BBR 演化到 v3，叠加了很多 AIMD 策略，看起来 AIMD 还是不可缺。 协同有两种方式，一种是直接侵入融合，另一种是旁路辅助，BBRv3 采用了第一种，我无意中试了第二种。 我曾经用第一种方法将 Open虚拟专用网改成…

目录 一、背景 二、BBR算法原理 1.1 基础数学模型 1.2 四阶段状态机 1.3 核心优势解析 三、与传统算法对比 3.1、Cubic算法局限性 3.2、BBR性能优势量化对比 四、C++实现示例 五、算法部署 5.1、Linux系统启用BBR 5.2、关键参数调优指南 5.3、性能监控方案 六、总结 …

总述 3D点云准确而直观地描述了真实场景。到目前为止，如何在这样一个信息丰富的3D场景中分割各种元素，还很少得到讨论。 在本文中，首先介绍了一个简单而灵活的框架，用于同时分割点云中的实例和语义。然后，作者提出了两种方法，使两项任务互相利用，实现双赢。具体来说，…

Abstract 在Mask-RCNN的基础上加一个在一段video clip中可以propagate instance masks的模块。这样可以参照clip最中间那个instances segmentation 来predict clip-level的instance tracks Method MaskProp以一个video的随机长度L作为输入然后输出一个video-level的instance…

利用掩码传播对视频中的对象实例进行分类、分割和跟踪 MASK 一项与 MaskTrack R-CNN[42] 类似的工作 Abstrac1t 我们介绍了一种同时对视频序列中的对象实例进行分类cls、分割segm和跟踪track的方法。 我们的方法，命名为MaskProp，通过添加一个掩码mask传播分支， 将每个视频…

===========更新 2020/3/28========= 作者源代码已经开源，因此更新了结合作者源代码分析的网络实现部分； 此外，SOLO v2论文已经发布 https://arxiv.org/abs/2003.10152， ================================= 论文名称：《SOLO: Segmenting Objects by Locations》 论文…

SOLO: Segmenting Objects by Locations code 实例分割主要有两大类方法： 一种是“detect-then-segment”，即先检测bbox，再分割目标，如Mask R-CNN。这类方法比较依赖于目标框的检测精度，当目标不适合用矩形框标记时&…

摘要 本文提出了一对生成器模型和分割模型，可以将一组未进行配对的数据集A和B进行互相转换，并在此过程中提高分割模型的性能。文中采用的数据集A为MRI图像，B为CT图像，利用总共4496张未配对的图像进行训练后，模型取得了…

【实例分割】SOLO：Segmenting Objects by Locations 相关工作模型结构branch损失函数Inference实验Decoupled SOLO head实例分割主要有两大类别，而这两大类方法都不够直接。 自上而下即detect-then-segment：太依赖于目标检测的准确率自下而上：为每个像素学习一个嵌入向量（…

转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/ 论文链接: SOLO: Segmenting Objects by Locations 作者及团队：阿德莱德大学 & 字节跳动 AI Lab 会议及时间：Arxiv 2019.12 code1：开源github 地址1：https:…

实例分割属于比较challenging的任务，他相当于是object detection和semantic segmentation的结合体。在SOLO出现之前，有两种常用的paradigm：（1）top-down：先进行目标检测，再对检测框做分割，经典的方法有Mask RCNN、PANet、TensorMask等；（2）bottom-up：让每一个像素学习…

文章目录 一、背景二、本文方法三、本文方法的具体做法3.1 问题定义3.1.1 Semantic category3.1.2 Instance Mask 3.2 Network Architecture3.3 SOLO learning3.3.1 Label Assignment3.3.2 Loss Function 3.4 Inference 四、实验4.1 主要结果4.2 How SOLO works？4.3…

Segmenting Objects by Locations 如果对你帮助的话，希望给我个赞~ 文章目录 SOLO head网络结构损失函数正样本的选取1. SOLO/mmdect/models/detectors/single_stage_ins.py2. SOLO/mmdet/models/anchor_heads/solo_head.py3. SOLO/mmdetect/core/post_processing/matrix_nms…

论文阅读之循环解码单元用于MRI医学图像分割
 Segmenting Medical MRI via Recurrent Decoding Cell from AAAI2020 继续看医学图像分割网络的花式变体-Recurrent思想的加入 摘要 编解码网络由于其优越的分割性能、对多级特征的融合能力广泛用于医学图像分各领域。然而在ex…

SOLO SOLO的中心思想是把instance segmentation的问题分解为两个相似的分类问题，分别是category-aware预测和instance-aware mask的生成。 把输入图片分成SxS个格子，如果一个物体的中心落入到了一个格子中，那么这个格子就负责两件事情&#…

声明 不定期更新自己精读的论文，通俗易懂，初级小白也可以理解 涉及范围：深度学习方向，包括 CV、NLP、Data fusion、Digital Twin 论文标题： Segmenting Transparent Object in the Wild with Transformer 论文链接&a…

文章目录 一、背景二、本文方法三、本文方法的具体做法 3.1 问题定义 3.1.1 Semantic category3.1.2 Instance Mask 3.2 Network Architecture3.3 SOLO learning 3.3.1 Label Assignment3.3.2 Loss Function 3.4 Inference 四、实验 4.1 主要结果4.2 How SOLO works&#xff1f…

#一个"#"号后面不敢打空格的开头: 论文地址:TextTiling: Segmenting Text into Multi-paragraph Subtopic Passages 大佬的作品需要被膜拜，所以本文目录就是原文的目录，每个目录下，总结了原文的内容。内容大体上是英文论文的翻译&a…