detrex 是一个开源工具箱，提供最先进的基于 Transformer 的检测算法。它建立在Detectron2 之上，其模块设计部分借鉴了MMDetection和DETR。

主要特点

• 模块化设计。 detrex 将基于 Transformer 的检测框架分解为各种组件，帮助用户轻松构建自己的定制模型。
• 最先进的方法。 detrex 提供了一系列基于 Transformer 的检测算法，其中DINO以63.3mAP达到了类 DETR 模型的 SOTA ！
• 便于使用。 detrex 的设计轻巧且易于用户使用：
  • LazyConfig System提供更灵活的语法和更简洁的配置文件。
  • 从detectron2lazyconfig_train_net.py修改的轻量级训练引擎

除了 detrex，还发布了一个很棒的检测 Transformer仓库，展示了关于 Transformer 进行检测和分割的论文。

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这个问题我之前也思考了很长时间，目前也没有找到比较通用的方式，不过我做了一些小的实验，楼主可以参考一下。首先我使用的测试环境是gym环境中的Pendulum，也是连续控制里的经典问题。

具体的State，Action, Rewad就不一一介绍，关于输入的raw pixel的处理方面我采用的是CNN，输入时连续的四帧image，详情如下：

第一层: 卷积核 (4x4x32x64) 步长为2 ，后接2x2的max pooling层

第二层: 卷积核(4x4x32x64) 步长为2 ，后接2x2的max pooling层

第三层: 卷积核 (3x3x32x64) 步长为1 ，后接2x2的max pooling层

经过这个实验猜想为什么DDPG使用高维数据输入训练不易，从连续动作空间与离散动作空间的方面猜想，离散动作空间更易探索，这样的话更容易前面特征层的提取。而连续动作空间相反，并且连续动作空间更容易受特征的微小改变而改变。

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因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研究生的强烈兴趣。学习和关注人工智能技术与咨询公众号，更多详情可咨询175-3102-1189,或到我司官网了解：https://www.chinaai.org.cn/

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py编起来简单，弱类型语言，写脚本测试特别快。

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和分辨率有关吧，太大的输入size也会，再不行就把奇奇怪怪的增广关了，比如muti scale这种。build model之后，rand一个nchw的tensor进去看看，没有溢出就是训练框架的设置问题。

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sgn，x＜0，return－1；x=0, return 0；x>0,return 1
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相比常规的向量检索方案，“Seq2Seq+前缀树”的方案用前缀树代替了要储存的检索向量，而前缀树本质上是原始句子的一种“压缩表示”，所以不难想象前缀树所需要的储存空间要比稠密的检索向量要少得多。在 Python 中，实现前缀树比较简单的方案就是利用字典结构来实现嵌套。后在解码的时候，我们先把所有的 (S,P,M) 建立成前缀树，然后按照前缀树进行解码，就保证了解码结果必然落到知识库的某个三元组中，从而能够合理地输出结果。更多详情可咨询175-3102-1189,或到我司官网了解：https://www.chinaai.org.cn/

题一：①移位法;②利用union共同体的共享内存特性；

题二：①使用队列保存；②再定义个静态变量来代表数组编号，每次保存完++，大于则归零；这题感觉优先②号方法

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模型不收敛是怎么回事？

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使用两种方法提升对比效率，一是改变对比方法，尽量避免暴力查询，如根据人脸图像属性切割、归属成不同类别，采用二分法可以缩减查询范围;二是增加设备或者服务器，提高运算能力，或是采用分布式系统架构，并行查询提升效率。

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