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改写这段文字This paper investigates a phenomenon where query- based object detectors mispredict at the last decoding stage while predicting correctly at an intermediate stage. We review the training process and attribute the overlooked phenomenon to two limitations: lack of training emphasis and cascading errors from decoding sequence. We design and present Selective Query Recollection (SQR), a simple and effective training strategy for query-based object detec- tors. It cumulatively collects intermediate queries as decod- ing stages go deeper and selectively forwards the queries to the downstream stages aside from the sequential struc- ture. Such-wise, SQR places training emphasis on later stages and allows later stages to work with intermediate queries from earlier stages directly. SQR can be easily plugged into various query-based object detectors and sig- nificantly enhances their performance while leaving the in- ference pipeline unchanged. As a result, we apply SQR on Adamixer, DAB-DETR, and Deformable-DETR across various settings (backbone, number of queries, schedule) and consistently brings 1.4 ∼ 2.8 AP improvement.

时间: 2023-04-01 14:01:53 浏览: 177
本文研究了一种现象,即在预测中间阶段正确的情况下,在最后的解码阶段出现查询基础目标检测器误判的情况。我们回顾了训练过程,并将被忽视的现象归因于两个限制:缺乏训练重点和解码序列中的级联错误。我们设计并提出了选择性查询回收(SQR),这是一种简单而有效的查询基础目标检测器训练策略。随着解码阶段的加深,它累积收集中间查询,并选择性地将查询转发到下游阶段,除了顺序结构之外。因此,SQR将训练重点放在后期阶段,并允许后期阶段直接使用早期阶段的中间查询。SQR可以轻松地插入各种查询基础目标检测器,并显着提高它们的性能,同时保持推理管道不变。因此,我们在各种设置(骨干网络,查询数量,时间表)上将SQR应用于Adamixer,DAB-DETR和Deformable-DETR,并始终带来1.4〜2.8 AP的改进。
相关问题

试着改述这一段英语This paper investigates a phenomenon where query- based object detectors mispredict at the last decoding stage while predicting correctly at an intermediate stage. We review the training process and attribute the overlooked phenomenon to two limitations: lack of training emphasis and cascading errors from decoding sequence. We design and present Selective Query Recollection (SQR), a simple and effective training strategy for query-based object detec- tors. It cumulatively collects intermediate queries as decod- ing stages go deeper and selectively forwards the queries to the downstream stages aside from the sequential struc- ture. Such-wise, SQR places training emphasis on later stages and allows later stages to work with intermediate queries from earlier stages directly. SQR can be easily plugged into various query-based object detectors and sig- nificantly enhances their performance while leaving the in- ference pipeline unchanged. As a result, we apply SQR on Adamixer, DAB-DETR, and Deformable-DETR across various settings (backbone, number of queries, schedule) and consistently brings 1.4 ∼ 2.8 AP improvement.

这篇论文研究了一个现象,即在预测中间阶段正确的情况下,基于查询的物体检测器在最后的解码阶段误判。我们回顾了训练过程,并将这种被忽视的现象归因于两个限制:缺乏训练重点和解码序列中的级联错误。我们设计并提出了选择性查询回收(SQR),这是一种简单而有效的基于查询的物体检测器训练策略。随着解码阶段的深入,SQR累积收集中间查询,并选择性地将查询转发到下游阶段,除了顺序结构之外。这样,SQR将训练重点放在后期阶段,并允许后期阶段直接使用来自早期阶段的中间查询。SQR可以轻松地插入各种基于查询的物体检测器,并显著提高它们的性能,同时不改变推理流程。因此,我们在各种设置(骨干网络,查询数量,时间表)上将SQR应用于Adamixer,DAB-DETR和Deformable-DETR,并始终带来1.4〜2.8 AP的改进。

Abstract—In heterogeneous networks (HetNets), user association approaches should be able to achieve load balancing among base stations (BSs). This paper investigates the joint optimization of user association and resource allocation in Backhaul-constrained HetNets for capacity enhancements. We consider two major limitations in HetNets: the backhaul bottleneck of BSs and the capability of user equipment (UE). We establish a framework based on a multi-leader multi-follower Stackelberg game, in which resource allocation is formulated as a follower-level game and user association is cast as a leader-level game. Because of the backhaul bottleneck of small BSs, the given preference order of users renders the final association result unstable. Thus, the resident-oriented GaleShapley (GS) algorithm is included in the proposed framework to obtain a stable single-BS association. Furthermore, congestion factors are introduced to reflect the relative backhaul congestion degrees of BSs, which enables load balancing among the small BSs in the proposed algorithm. The study considers user association and resource allocation with and without limitations on the number of serving users for small BSs in HetNets. Extensive simulation results suggest that the proposed algorithm can adaptively respond to a wide variety of network situations.中文

在异构网络(HetNets)中,用户关联方法应该能够实现基站(BS)之间的负载平衡。本文研究了在受限于回程链路的HetNets中,用户关联和资源分配的联合优化问题,以增强系统容量。我们考虑了HetNets中的两个主要限制:BS的回程瓶颈和用户设备(UE)的能力。我们建立了一个基于多领导者-多追随者Stackelberg博弈的框架,其中资源分配被形式化为追随者级别的博弈,用户关联被视为领导者级别的博弈。由于小型BS的回程瓶颈,给定的用户优先顺序导致最终关联结果不稳定。因此,该提出的框架中包括了面向居民的Gale-Shapley(GS)算法,以获得稳定的单BS关联。此外,引入了拥塞因子来反映BS的相对回程拥塞程度,从而实现了提出算法中小型BS之间的负载平衡。本研究考虑了HetNets中限制小型BS服务用户数量和不限制的用户关联和资源分配。广泛的仿真结果表明,该提出的算法能够适应各种网络情况。
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探讨通用数据连接池的核心机制与应用

根据给定的信息,我们能够推断出讨论的主题是“通用数据连接池”,这是一个在软件开发和数据库管理中经常用到的重要概念。在这个主题下,我们可以详细阐述以下几个知识点: 1. **连接池的定义**: 连接池是一种用于管理数据库连接的技术,通过维护一定数量的数据库连接,使得连接的创建和销毁操作更加高效。开发者可以在应用程序启动时预先创建一定数量的连接,并将它们保存在一个池中,当需要数据库连接时,可以直接从池中获取,从而降低数据库连接的开销。 2. **通用数据连接池的概念**: 当提到“通用数据连接池”时,它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库(如MySQL、Oracle等),而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议,使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。 3. **连接池的优点**: - **提升性能**:由于数据库连接创建是一个耗时的操作,连接池能够减少应用程序建立新连接的时间,从而提高性能。 - **资源复用**:数据库连接是昂贵的资源,通过连接池,可以最大化现有连接的使用,避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。 - **控制并发连接数**:连接池可以限制对数据库的并发访问,防止过载,确保数据库系统的稳定运行。 4. **连接池的关键参数**: - **最大连接数**:池中能够创建的最大连接数。 - **最小空闲连接数**:池中保持的最小空闲连接数,以应对突发的连接请求。 - **连接超时时间**:连接在池中保持空闲的最大时间。 - **事务处理**:连接池需要能够管理不同事务的上下文,保证事务的正确执行。 5. **实现通用数据连接池的挑战**: 实现一个通用的连接池需要考虑到不同数据库的连接协议和操作差异。例如,不同的数据库可能有不同的SQL方言、认证机制、连接属性设置等。因此,通用连接池需要能够提供足够的灵活性,允许用户配置特定数据库的参数。 6. **数据连接池的应用场景**: - **Web应用**:在Web应用中,为了处理大量的用户请求,数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。 - **批处理应用**:在需要大量读写数据库的批处理作业中,连接池有助于提高整体作业的效率。 - **微服务架构**:在微服务架构中,每个服务可能都需要与数据库进行交互,通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。 7. **常见的通用数据连接池技术**: - **Apache DBCP**:Apache的一个Java数据库连接池库。 - **C3P0**:一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。 - **HikariCP**:目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。 - **BoneCP**:一个高性能的开源Java数据库连接池。 - **Druid**:阿里巴巴开源的一个数据库连接池,提供了对性能监控的高级特性。 8. **连接池的管理与监控**: 为了保证连接池的稳定运行,开发者需要对连接池的状态进行监控,并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。 9. **连接池的配置和优化**: 连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如,在高并发的场景下,可能需要增加连接池中连接的数量。另外,适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。 10. **连接池的应用案例**: 一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间,用户访问量激增,此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应,减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。 总结来说,通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件,它通过提供高效的数据库连接管理,增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践,对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时,需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性,确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
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