【html招聘页源码】【源码扫描软件】【android动漫源码】backbone 源码分析
1.源码学习之noConflict冲突处理机制
2.MMDet——DETR源码解读
3.DETR解读
源码学习之noConflict冲突处理机制
在早期项目中，源码我有机会深入了解Backbone.js的分析源码，特别是源码其noConflict冲突处理机制。这个机制其实非常直观，分析核心是源码一个简单的函数，代码量虽小，分析html招聘页源码但作用显著。源码
noConflict的分析原理非常巧妙，每次调用这个函数，源码框架就回退到之前的分析一个版本。例如，源码如果你先引入了v1.4.0，分析接着引入v1.0.0，源码那么默认情况下，分析Backbone会指向最新版本v1.0.0。源码源码扫描软件执行Backbone.noConflict()后，会回退到v1.4.0，再次调用则会回退到未被覆盖的原始状态，Backbone变成undefined。
让我们通过一个例子来说明：首先引入v1.4.0和v1.0.0的Backbone，输出的Backbone版本为1.0.0。执行noConflict后，版本会回退到1.4.0，再次执行noConflict则会释放Backbone，使其变为undefined。
源码中，Backbone的noConflict函数十分注释详尽，帮助开发者理解其工作原理。官方文档解释，android动漫源码这个方法可以防止第三方库对现有Backbone的覆盖，非常实用。
Backbone的冲突处理机制源自jQuery，很多框架都借鉴了这一设计。jQuery的noConflict方法也类似，除了版本回退，还有一个deep参数，当deep为true时，不仅$变量会回退，jQuery本身也会。
举个jQuery的例子：引入3.5.1和3.4.1版本，noConflict调用后，无论deep值如何，jQuery和$都会回退到之前的caffe 源码架构版本。
总的来说，noConflict冲突处理机制是开发过程中处理版本冲突的有力工具，它通过版本回退确保了代码的稳定性。
MMDet——DETR源码解读
DETR，作为目标检测领域的里程碑式工作，首次全面采用Transformer架构，实现了端到端的目标检测任务，堪称Transformer在该领域的开创之作。其核心创新在于引入了object query，将目标信息以查询形式输入Transformer的解码器。object query首先通过自注意力机制学习对象特征，确保每个query关注独特的对象信息。接着，它与经过自注意力处理的仿ping源码图像特征进行交叉注意力，提取目标特征，最终得到包含对象信息的query，通过全连接层（FFN）输出bbox和类别信息。 深入理解DETR前，首先要明确两个关键点：一是模型结构原理，二是MMDet配置解读。DETR模型主要包括Backbone（如ResNet，常规但非重点）、Transformer的编码器和解码器、以及head部分。在MMDet配置文件中，model部分区分了Backbone和bbox_head。 在MMDet的单阶段目标检测训练中，forward_single()函数在mmdet/models/dense_heads/detr_head.py中负责除Backbone外的前向计算，代码展示有助于理解。DETR的前向过程涉及的主要变量形状可以参考代码中的打印，但需注意由于随机裁剪，不同batch的形状可能会有所变化。 Transformer部分在mmdet/models/utils/transformer.py中，N代表特征图的宽度和高度的乘积，这里提供了详细的代码解读。若对Transformer的mask有疑问，可以参考相关文章深入理解。DETR解读
DETR（Detection Transformer）是一种新型的目标检测模型，它基于Transformer架构，由Facebook AI Research（FAIR）提出。DETR与传统目标检测方法不同，不使用锚框或候选区域，而是直接将整个图像输入到Transformer中，同时输出目标的类别和边界框。
DETR的主要构成部分包括backbone、transfomer以及head模块。本文将结合源码对DETR进行解析。
Backbone部分包含PE（position embedding）和cnn（resnet）主干网络。
PE采用二维位置编码，x和y方向各自计算了一个位置编码，每个维度的位置编码长度为num_pos_feats（该数值实际上为hidden_dim的一半），奇数位置正弦，偶数位置余弦，最后cat到一起（NHWD），permute成（NDHW）。输入的mask是2**，那么最后输出的pos encoding的shape是2***。
CNN_backbone采用resnet，以输入3**为例，输出**，下采样5次合计倍。
Transfomer主要由encoder和decoder两大模块构成。
TransformerEncoder中，qkv都来自src，其中q和k加了位置编码，v没有加，猜测原因可能是qk之间会计算attention，所以位置是比较重要的，value则是和attention相乘，不需要额外的位置编码。
TransformerDecoder中，几个重点的变量包括object query的自注意力和cross attention。
Head部分，分类分支是Linear层，回归分支是多层感知机。
Matcher采用的是HungarianMatcher匹配，这里计算的cost不参与反向传播。
Criterion根据匈牙利算法返回的indices tuple，包含了src和target的index，计算损失：分类loss+box loss。
分类损失采用交叉熵损失函数，回归损失采用L1 loss + Giou loss。
推理部分，先看detr forward函数，后处理，预测只需要卡个阈值即可。
论文链接：arxiv.org/pdf/....
代码链接：github.com/facebookrese...
参考链接：zhuanlan.zhihu.com/p/... zhuanlan.zhihu.com/p/...
如需删除侵权内容，请联系我。