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thunder network是什么-太平洋IT百科

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百科 > IT百科 > 系统软件 > 电脑疑问 > 正文

thunder network是什么

发布时间：2017-03-15 09:40

　　很多网友不知道thunder network是什么文件，不知道其作用，有时候看到就直接删除了，下面在这边详细和大家解说一下其作用和删除方法，以后就不再盲目删除电脑文件。　　thunder network是什么文件夹?　　1.现在的流氓软件，会依靠知名软件的影响迷惑用户，误认为其并无危险，虽然心存疑惑但也不予追究。木马病毒会通过技术手段实现利用隐藏的进程长期打开并占有thunder network文件夹，使用户无法对其进行修改或删除，进而能够保护存在于该文件夹中的文件不受杀毒软件查杀，这就能够延长木马的存活周期，为黑客赚取更多的利润2.thunder network是知名下载软件迅雷(多资源超线程技术基于网格原理)的安装目录，该款软件默认情况下会安装在C盘根目录下，由于很多网民在一路选择“下一步”安装按钮时并没有注意到所安装的路径，就导致大家对于该文件夹的疑问：“thunder network文件夹是什么?为什么删除不掉?”在运行程序时该文件夹始终是被占用的所以就出现了无法删除的现象网线接法。如果您的系统中安装有“迅雷”则该文件夹的出现与无法手动删除是正常的现象。但是，根据可牛安全监测，常用软件早已被木马病毒、流氓软件所关注，不少感染该软件的恶意软件也崭露头角，有些流氓软件甚至会自动生成一个常用软件的目录(如thunder network)来使网民放松警惕电脑自动关机。甚至通过技术手段绕过安全软件的绞杀!　　2.或是通过建立畸形文件夹使寻常的删除，查看手段不能奈何该文件夹。对于这一系列由恶意程序造成的 问题，可以直接使用可牛杀毒-文件粉碎机进行清除。只需添加要删除的对象即可解决。　　thunder network不能删除，可以试试以下工具：　　1.360安全卫士.QQ电脑管家右键的强力删除和粉碎工具。　　2.可牛杀毒文件粉碎机。　　对于上述问题，一般的方法绝对无法解决，请立即使用可牛杀毒文件粉碎机进行彻底清除，功能如下：　　1.清除顽固 文件，不留痕迹　　2.清除顽固文件夹，不留痕迹　　3.支持将文件直接拖拽进粉碎机，粉碎更方便。　　文件粉碎步骤：　　1.首先选择无法删除的文件夹　　2.勾选要删除的目录　　3.点击粉碎按钮，删除文件夹即可。

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ThunderNet: 轻量级实时检测网络 - 知乎

ThunderNet: 轻量级实时检测网络 - 知乎首发于目标检测论文解读切换模式写文章登录/注册ThunderNet: 轻量级实时检测网络yuanCruise 旷视科技：据我们所知，ThunderNet实现了ARM平台上的第一个实时检测器和最快的单线程速度。 论文地址 代码即将开源一：网络整体介绍ThunderNet的整体架构如下图所示。 ThunderNet使用320×320像素作为网络的输入分辨率。整体的网络结构分为两部分：Backbone部分和Detection部分。网络的骨干部分为SNet，SNet是基于ShuffleNetV2进行修改得到的。 网络的检测部分，利用了压缩的RPN网络，修改自Light-Head R-CNN网络用以提高效率。 并提出Context Enhancement Module整合局部和全局特征增强网络特征表达能力。 并提出Spatial Attention Module空间注意模块，引入来自RPN的前后景信息用以优化特征分布。 二：backbone 部分1.输入分辨率 为了加快推理（前向操作）速度，作者使用320*320大小的输入图像。需要注意的是，在实践中，我们观察到输入分辨率应该与骨干网络的能力相匹配。 具有大输入的小骨干和具有小输入的大骨干都不是最佳的选择。2.骨干网络（backbone） 骨干网络需要具有两大特点，第一：大的感受野很重要。第二：浅层特征位置信息丰富，深层特征区分度更大，因此需要兼顾这两种特征。而作者认为主流的轻量级网络违法了上述原则，比如ShuffleNetV1/V2限制了感受野。ShuffleNetV2 和MobileNetV2 缺乏浅层特征，而Xception 在计算预算低下的情况下缺乏深层特征。 主流的轻量级网络详解： ShuffleNet V1/V2 | 轻量级深层神经网络 MobileNets V1/V2 | 轻量级深层神经网络 SqueezeNext | 轻量级深层神经网络 SqueezeNet | 轻量级深层神经网络 基于上述原因，作者在ShufflenetV2的基准下，结合上述特性对ShufflenetV2进行修改并命名为SNet。如下图所示，作者给出了集中不同形式的SNet网络。 SNet49用于更快的推理，SNet535用于更好的精度，SNet146用于更好的速度/精度权衡。首先，我们用5×5深度可分离卷积替换ShuffleNetV2中的所有3×3深度可分离卷积（来自Mobilenetv1）。在实践中，5×5深度卷积提供与3×3对应物相似的运行速度，同时有效地扩大了感受野。在SNet146和SNet535中，作者删除了Conv5并在浅层特征提取阶段添加了更多通道。此设计可生成更多位置信息，而无需额外的计算成本。在SNet49中，作者将Conv5压缩为512个通道，而不是将其删除，并在浅层特征提取阶段增加通道，以便实现浅层和深层特征间更好的平衡。作者认为删除Conv5，骨干网络就无法提取足够的信息。而且要是保留1024维度的Conv5层，骨干网络就会受到有限的浅层特征的影响。上图显示了主干的整体架构。此外，下文中将Stage3和Stage4的最后输出特征图（SNet49的Conv5）表示为C4和C5。三：Detection部分检测部分沿用了Light-Head R-CNN网络的结构，虽然该网络使用轻量级的检测器，但当与上述的SNet这个更轻量级的骨干网络耦合时它仍然太重，并且会引起骨干网络和检测器之间的不平衡。 这种不平衡不仅导致冗余计算，而且增加了过度拟合的风险。上述骨干网络部分中输入分辨率不匹配也会导致类似问题。 为了解决这个问题，作者使用一个5×5的深度可分离卷积（mobilenetv1中）和1×1卷积，替换原始RPN网络中的3×3的卷积。并且在RPN网络中使用的尺度大小为{32×32,64×64,128×128,256×256,512×512}，anchor的长宽比为{1:2,3:4,1:1,4:3,2:1}。其余参数和Light-Head R-CNN中的一致。检测部分主要的创新点是，提出了Context Enhancement Module和Spatial Attention Module这两种策略。1.Context Enhancement Module Light-Head R-CNN网络中在骨干网络之后利用GCN:Global Convolutional Network产生更小的特征图，这虽然增加了感受野但却提升了计算复杂度，因此在本文提出的网络中没有使用GCN。然而，感受野小且在没有GCN的情况下网络很难提取到足够的可分辨的特征信息。 为了解决这个问题，本文使用了特征金字塔网络（FPN）。 然而，原始的FPN结构涉及许多额外的卷积和多个检测分支，这增加了计算成本并且引起了巨大的运行时间延迟。因此，基于FPN，本文提出了Context Enhancement Module (CEM)，示意图如下。 CEM的关键思想是聚合多尺度局部信息和全局信息，以生成区分性更强的特征。在CEM中，合并三个尺度的特征图：C4，C5和Cglb(在C5上应用全局平均池化得到Cglb作为全局特征信息)。 - 尺度一：C4特征图上应用1×1卷积以将通道数量压缩为α×p×p = 245 - 尺度二：C5进行上采样 + C5特征图上应用1×1卷积以将通道数量压缩为α×p×p = 245 - 尺度三：Cglb进行Broadcast + Cglb特征图上应用1×1卷积以将通道数量压缩为α×p×p = 245 。通过利用局部和全局信息，CEM有效地扩大了感受野，并细化了薄特征图的表示能力。与先前的FPN结构相比，CEM仅涉及两个1×1卷积和fc层，这更加计算友好。2.Spatial Attention Module在进行RoI操作的时候，我们期望背景区域中的特征不被关注，且前景物体的特征被强烈关注。 然而，由于本文的检测网络利用的是轻量级骨干网络和小分辨率输入图像，因此很难学习到正确的特征分布。出于这个原因，作者设计了一个计算友好的空间注意模块（SAM），以便在RoI扭曲空间维度之前显式地重新加权特征图，引导网络学习到正确的前景背景特征分布。SAM的关键思想是使用来自RPN学习到的知识来细化特征图的特征分布。因为训练RPN网络时，网络就是以前景目标作为监督来训练的。 因此，RPN网络可以用于区分前景特征和背景特征。SAM有两个输入，分别来自于CEM和RPN，而输出如下公式所示： 这里θ（·）是一个尺寸变换，以匹配两组特征图中的通道数。 sigmoid函数用于约束[0,1]内的值。 最后，通过生成的特征映射对，使得CEM进行重新加权，以获得更好的特征分布。 为了计算效率，我们将1×1卷积应用于θ（·），因此CEM的计算成本可以忽略不计。 如下图所示，显示了SAM的结构。 四：网络效果展示VOC 2007测试的评估结果。 ThunderNet以更低的计算成本超越竞争模型 COCO test-dev的评估结果。 采用SNet49的ThunderNet实现了MobileNet-SSD级精度，确快将近五倍。 采用SNet146的ThunderNet与轻型one-stage检测网络相比，具有更高的精度。 采用SNet535的ThunderNet可与大型检测网络相媲美，计算成本显着降低。 编辑于 2020-11-18 10:10目标检测深度学习（Deep Learning）​赞同 131​​14 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录目标检测论文解读最前沿目标检测论文速

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