YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| MCAttention 多尺度交叉轴注意力

news2024/9/20 10:34:33

一、本文介绍

本文记录的是基于MCA注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。普通的轴向注意力难以实现长距离交互，不利于捕获分割任务中所需的空间结构或形状，而MCA注意力模块通过构建了两个并行轴向注意力之间的交互，更有效地利用多尺度特征和全局上下文，在改进YOLOv9的过程中，能够契合目标形态，更有效的获取目标的全局信息。

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、MCANet原理
    • 2.1 MCA的原理：
    • 2.2 MCA的优势：
  • 三、MCA的实现代码
  • 四、添加步骤
    • 4.1 修改common.py
      • 4.1.1 基础模块1
      • 4.1.2 创新模块2⭐
    • 4.2 修改yolo.py
  • 五、yaml模型文件
    • 5.1 模型改进版本一
    • 5.2 模型改进版本二⭐
  • 六、成功运行结果

二、MCANet原理

MCANet：基于多尺度交叉轴关注的医学图像分割

MCANet（Medical Image Segmentation with Multi - Scale Cross - Axis Attention）是一种用于医学图像分割的网络，其核心组件是多尺度交叉轴注意力（Multi - Scale Cross - Axis Attention，MCA）。

2.1 MCA的原理：

  1. 回顾轴向注意力：
    • 轴向注意力将自注意力分解为两个部分，分别负责沿水平或垂直维度计算自注意力，基于此，Axial - DeepLab可沿水平和垂直方向依次聚合特征，使捕获全局信息成为可能。
    • 轴向注意力比自注意力更高效，计算复杂度从 O ( H W × H W ) O(HW \times HW) O(HW×HW)降低到 O ( H W × ( H + W ) ) O(HW \times (H + W)) O(HW×(H+W))。
    • 但在许多医学图像分割任务中，数据集相对较小，轴向注意力难以实现长距离交互，不利于捕获分割任务中所需的空间结构或形状。
  2. 多尺度交叉轴注意力：
    • MCA结构分为两个并行分支，分别计算水平和垂直轴向注意力，每个分支由三个不同核大小的1D卷积组成，用于沿一个空间维度编码多尺度上下文信息，随后通过交叉轴注意力沿另一个空间维度聚合特征。
    • 以顶部分支为例，给定特征图 F F F（编码器最后三个阶段特征图的组合），使用三个并行的1D卷积对其进行编码，输出通过求和融合并送入一个 1 × 1 1\times1 1×1卷积，公式为 F x = C o n v 1 × 1 ( ∑ i = 0 2 C o n v 1 D i x ( N o r m ( F ) ) ) F_{x} = Conv_{1\times1}\left(\sum_{i = 0}^{2}Conv1D_{i}^{x}(Norm(F))\right) Fx​=Conv1×1​(∑i=02​Conv1Dix​(Norm(F)))，其中 C o n v 1 D i x ( ⋅ ) Conv1D_{i}^{x}(\cdot) Conv1Dix​(⋅)表示沿 x x x轴维度的1D卷积， N o r m ( ⋅ ) Norm(\cdot) Norm(⋅)是层归一化， F x F_{x} Fx​是输出。对于1D卷积的核大小，设置为 1 × 7 1\times7 1×7、 1 × 11 1\times11 1×11和 1 × 21 1\times21 1×21。底部分支的输出 F y F_{y} Fy​可通过类似方式得到。
    • 对于顶部分支的 F x F_{x} Fx​，将其送入 y y y轴注意力，为更好地利用来自两个空间方向的多尺度卷积特征，计算 F x F_{x} Fx​和 F y F_{y} Fy​之间的交叉注意力，具体将 F x F_{x} Fx​作为键和值矩阵， F y F_{y} Fy​作为查询矩阵，计算过程为 F T = M H C A y ( F y , F x , F x ) F_{T} = MHCA_{y}(F_{y}, F_{x}, F_{x}) FT​=MHCAy​(Fy​,Fx​,Fx​)，其中 M H C A y ( ⋅ , ⋅ , ⋅ ) MHCA_{y}(\cdot, \cdot, \cdot) MHCAy​(⋅,⋅,⋅)表示沿 x x x轴的多头交叉注意力。底部分支以类似方式编码沿 y y y轴方向的上下文，即 F B = M H C A x ( F x , F y , F y ) F_{B} = MHCA_{x}(F_{x}, F_{y}, F_{y}) FB​=MHCAx​(Fx​,Fy​,Fy​)，其中 M H C A x ( ⋅ , ⋅ , ⋅ ) MHCA_{x}(\cdot, \cdot, \cdot) MHCAx​(⋅,⋅,⋅)表示沿 y y y轴的多头交叉注意力。
    • MCA的输出为 F o u t = C o n v 1 × 1 ( F T ) + C o n v 1 × 1 ( F B ) + F F_{out} = Conv_{1\times1}(F_{T}) + Conv_{1\times1}(F_{B}) + F Fout​=Conv1×1​(FT​)+Conv1×1​(FB​)+F。

在这里插入图片描述

2.2 MCA的优势：

  1. 引入轻量级多尺度卷积：处理病变区域或器官各种大小和形状的有效方式。
  2. 创新的注意力机制：与大多数以前的工作不同，MCA不直接应用轴向注意力来捕获全局上下文，而是构建两个并行轴向注意力之间的交互，更有效地利用多尺度特征和全局上下文。
  3. 解码器轻量级：微小型号的模型参数数量仅为 0.14 M 0.14M 0.14M，更适合实际应用场景。

论文：https://arxiv.org/pdf/2312.08866v1
源码：https://github.com/haoshao-nku/medical_seg

三、MCA的实现代码

MCA模块的实现代码如下：

class StdPool(nn.Module) :
    def __init__(self):
        super(StdPool, self).__init__()
    def forward (self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        std = x.view(b, c, -1).std(dim=2, keepdim=True)
        std = std.reshape(b, c, 1, 1)
        return std
        
class MCAGate (nn.Module):
    def __init__(self, k_size, pool_types=['avg', 'std']):
 
        super(MCAGate, self).__init__()
        self.pools = nn.ModuleList([])
        for pool_type in pool_types:
            if pool_type == 'avg':
                self.pools.append(nn.AdaptiveAvgPool2d(1))
            elif pool_type == 'max':
                self.pools.append(nn.AdaptiveMaxPool2d(1))
            elif pool_type == 'std':
                self.pools.append(StdPool())
            else:
                raise NotImplementedError
 
        self.conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(1, k_size),  stride=1, padding=(0, (k_size - 1) // 2), bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
        self.weight = nn.Parameter(torch.rand(2))
 
    def forward(self, x):
        feats = [pool(x) for pool in self.pools]
 
        if len(feats) == 1:
            out = feats[0]
        elif len(feats) == 2:
            weight = torch.sigmoid(self.weight)
            out = 1/2*(feats[0] + feats[1]) + weight[0] * feats[0] + weight[1] * feats[1]
        else:
            assert False, "特征提取异常"
 
        out = out.permute(0, 3, 2, 1).contiguous()
        out = self.conv(out)
        out = out.permute(0, 3, 2, 1).contiguous()
 
        out = self.sigmoid(out)
        out = out.expand_as(x)
 
        return x * out
 
class MCA(nn.Module):
    def __init__(self, channel, no_spatial=False): 
        """Constructs a MCA module.
        Args:
            inp: Number of channels of the input feature maps
            no_spatial: whether to build channel dimension interactions
        """
        super(MCA, self).__init__()
        lambd = 1.5
        gamma = 1
        temp = round(abs((math.log2(channel) - gamma) / lambd))
        kernel = temp if temp % 2 else temp - 1
 
        self.h_cw = MCAGate(3)
        self.w_hc = MCAGate(3)
        self.no_spatial = no_spatial
        if not no_spatial:
            self.c_hw = MCAGate(kernel)
 
    def forward(self, x):
        x_h = x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
        x_h = self.h_cw(x_h)
        x_h = x_h.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() 
 
        x_w = x.permute(0, 3, 2, 1).contiguous()
        x_w = self.w_hc(x_w)
        x_w = x_w.permute(0, 3, 2, 1).contiguous() 
 
        if not self.no_spatial:   
            x_c = self.c_hw(x)
            x_out = 1 / 3 * (x_c + x_h + x_w)
        else:
            x_out = 1 / 2 * (x_h + x_w)
 
        return x_out

四、添加步骤

4.1 修改common.py

此处需要修改的文件是models/common.py

common.py中定义了网络结构的通用模块，我们想要加入新的模块就只需要将模块代码放到这个文件内即可。

4.1.1 基础模块1

模块改进方法1️⃣：直接加入MCA模块。
MCA模块添加后如下：

在这里插入图片描述

注意❗：在4.2小节中的yolo.py文件中需要声明的模块名称为：MCA。

4.1.2 创新模块2⭐

模块改进方法2️⃣：基于MCA模块的RepNCSPELAN4。

相较方法一中的直接插入注意力模块，利用注意力模块对卷积等其他模块进行改进，其新颖程度会更高一些，训练精度可能会表现的更高。

第二种改进方法是对YOLOv9中的RepNCSPELAN4模块进行改进，将MCA注意力模块替换RepNCSPELAN4中的卷积模块。MCA注意力模块通过构建了两个并行轴向注意力之间的交互，更有效地利用多尺度特征和全局上下文，在加入到RepNCSPELAN4模块后，能够更加契合目标形态，更有效的获取目标的全局信息。

改进代码如下：

class MCARepNCSPELAN4(nn.Module):
    # csp-elan
    def __init__(self, c1, c2, c3, c4, c5=1):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
        self.c = c3//2
        self.cv1 = Conv(c1, c3, 1, 1)
        self.cv2 = nn.Sequential(RepNCSP(c3//2, c4, c5), MCA(c4))
        self.cv3 = nn.Sequential(RepNCSP(c4, c4, c5), MCA(c4))
        self.cv4 = Conv(c3+(2*c4), c2, 1, 1)

    def forward(self, x):
        y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))
        y.extend((m(y[-1])) for m in [self.cv2, self.cv3])
        return self.cv4(torch.cat(y, 1))

    def forward_split(self, x):
        y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in [self.cv2, self.cv3])
        return self.cv4(torch.cat(y, 1))

在这里插入图片描述

注意❗：在4.2小节中的yolo.py文件中需要声明的模块名称为：MCARepNCSPELAN4。

4.2 修改yolo.py

此处需要修改的文件是models/yolo.py

yolo.py用于函数调用，我们只需要将common.py中定义的新的模块名添加到parse_model函数下即可。

MCA模块以及MCARepNCSPELAN4模块添加后如下：

在这里插入图片描述

五、yaml模型文件

5.1 模型改进版本一

在代码配置完成后，配置模型的YAML文件。

此处以models/detect/yolov9-c.yaml为例，在同目录下创建一个用于自己数据集训练的模型文件yolov9-c-MCA.yaml。

将yolov9-c.yaml中的内容复制到yolov9-c-MCA.yaml文件下，修改nc数量等于自己数据中目标的数量。
在骨干网络的最后一层添加MCA模块，只需要填入一个参数，通道数。

# YOLOv9

# parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# YOLOv9 backbone
backbone:
  [
   [-1, 1, Silence, []],  
   
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 3

   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [256]],  # 4-P3/8

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 5

   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 6-P4/16

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 7

   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 8-P5/32

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 9

   [-1, 1, MCA, [512]],  # 10  # 注意力添加在此处
  ]

# YOLOv9 head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 10

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 13

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 16 (P3/8-small)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, ADown, [256]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 19 (P4/16-medium)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, ADown, [512]],
   [[-1, 11], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 22 (P5/32-large)
   
   
   # multi-level reversible auxiliary branch
   
   # routing
   [5, 1, CBLinear, [[256]]], # 23
   [7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 24
   [9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 25
   
   # conv down
   [0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 26-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 27-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 28

   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [256]],  # 29-P3/8
   [[24, 25, 26, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 30  

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 31

   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 32-P4/16
   [[25, 26, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 33 

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 34

   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 35-P5/32
   [[26, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 36

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 37
   
   
   
   # detection head

   # detect
   [[32, 35, 38, 17, 20, 23], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)
  ]

5.2 模型改进版本二⭐

此处同样以models/detect/yolov9-c.yaml为例，在同目录下创建一个用于自己数据集训练的模型文件yolov9-c-MCARepNCSPELAN4.yaml。

将yolov9-c.yaml中的内容复制到yolov9-c-MCARepNCSPELAN4.yaml文件下，修改nc数量等于自己数据中目标的数量。

📌 模型的修改方法是将骨干网络中的所有RepNCSPELAN4模块替换成MCARepNCSPELAN4模块。

# YOLOv9

# parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# YOLOv9 backbone
backbone:
  [
   [-1, 1, Silence, []],  
   
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, MCARepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 3

   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [256]],  # 4-P3/8

   # elan-2 block
   [-1, 1, MCARepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 5

   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 6-P4/16

   # elan-2 block
   [-1, 1, MCARepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 7

   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 8-P5/32

   # elan-2 block
   [-1, 1, MCARepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 9
  ]

# YOLOv9 head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 10

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 13

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 16 (P3/8-small)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, ADown, [256]],
   [[-1, 13], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 19 (P4/16-medium)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, ADown, [512]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 22 (P5/32-large)
   
   
   # multi-level reversible auxiliary branch
   
   # routing
   [5, 1, CBLinear, [[256]]], # 23
   [7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 24
   [9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 25
   
   # conv down
   [0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 26-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 27-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 28

   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [256]],  # 29-P3/8
   [[23, 24, 25, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 30  

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 31

   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 32-P4/16
   [[24, 25, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 33 

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 34

   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 35-P5/32
   [[25, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 36

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 37
   
   
   
   # detection head

   # detect
   [[31, 34, 37, 16, 19, 22], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)
  ]

六、成功运行结果

分别打印网络模型可以看到MCA模块和MCARepNCSPELAN4已经加入到模型中，并可以进行训练了。

yolov9-c-MCA：

                 from  n    params  module                                  arguments                     
  0                -1  1         0  models.common.Silence                   []                            
  1                -1  1      1856  models.common.Conv                      [3, 64, 3, 2]                 
  2                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               
  3                -1  1    212864  models.common.RepNCSPELAN4              [128, 256, 128, 64, 1]        
  4                -1  1    164352  models.common.ADown                     [256, 256]                    
  5                -1  1    847616  models.common.RepNCSPELAN4              [256, 512, 256, 128, 1]       
  6                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    
  7                -1  1   2857472  models.common.RepNCSPELAN4              [512, 512, 512, 256, 1]       
  8                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    
  9                -1  1   2857472  models.common.RepNCSPELAN4              [512, 512, 512, 256, 1]       
 10                -1  1        10  models.common.MCA                       [512, 512]                    
 11                -1  1    656896  models.common.SPPELAN                   [512, 512, 256]               
 12                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 13           [-1, 7]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 14                -1  1   3119616  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 512, 512, 256, 1]      
 15                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 16           [-1, 5]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 17                -1  1    912640  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 256, 256, 128, 1]      
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 19          [-1, 14]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 20                -1  1   2988544  models.common.RepNCSPELAN4              [768, 512, 512, 256, 1]       
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 22          [-1, 11]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 23                -1  1   3119616  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 512, 512, 256, 1]      
 24                 5  1    131328  models.common.CBLinear                  [512, [256]]                  
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 29                -1  1    212864  models.common.RepNCSPELAN4              [128, 256, 128, 64, 1]        
 30                -1  1    164352  models.common.ADown                     [256, 256]                    
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 32                -1  1    847616  models.common.RepNCSPELAN4              [256, 512, 256, 128, 1]       
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 35                -1  1   2857472  models.common.RepNCSPELAN4              [512, 512, 512, 256, 1]       
 36                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    
 37          [26, -1]  1         0  models.common.CBFuse                    [[2]]                         
 38                -1  1   2857472  models.common.RepNCSPELAN4              [512, 512, 512, 256, 1]       
 39[32, 35, 38, 17, 20, 23]  1  21542822  DualDDetect                             [1, [512, 512, 512, 256, 512, 512]]
yolov9-c-MCA summary: 975 layers, 50999600 parameters, 50999568 gradients, 238.9 GFLOPs

yolov9-c-MCARepNCSPELAN4：

                 from  n    params  module                                  arguments                     
  0                -1  1         0  models.common.Silence                   []                            
  1                -1  1      1856  models.common.Conv                      [3, 64, 3, 2]                 
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 11                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 12           [-1, 7]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
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 15           [-1, 5]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
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 20                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    
 21          [-1, 10]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
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 23                 5  1    131328  models.common.CBLinear                  [512, [256]]                  
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 25                 9  1    656640  models.common.CBLinear                  [512, [256, 512, 512]]        
 26                 0  1      1856  models.common.Conv                      [3, 64, 3, 2]                 
 27                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               
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 33      [24, 25, -1]  1         0  models.common.CBFuse                    [[1, 1]]                      
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 38[31, 34, 37, 16, 19, 22]  1  21542822  DualDDetect                             [1, [512, 512, 512, 256, 512, 512]]
yolov9-c-MCARepNCSPELAN4 summary: 1090 layers, 48268966 parameters, 48268934 gradients, 226.6 GFLOPs

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C++ 中的继承（详细讲解）

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一、继承的概念以及定义 1、继承概念 继承(inheritance)机制是面向对象程序设计使代码可以复用的最重要的手段，它允许程序员在保 持原有类特性的基础上进行扩展，增加功能，这样产生新的类，称派生类。继承呈现了面向对象 程序设计的…
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微波无源器件 功分器 4 一种用于天线阵列的紧凑宽带四路双极化波导功分器

微波无源器件 功分器 4 一种用于天线阵列的紧凑宽带四路双极化波导功分器

摘要： 一种新型紧凑和高效率，在一个同相2x4方案(四路)显示双极化的功分器的设计和仿真被提出了，两个基本的正交模式TE10和TE01在四个方波导处同相输出通过使用四个3端口个四个E面和两个H面功分结构。此功分末端接了两个商用波导(WR75)端口&am…
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青柠视频云——如何开启HTTPS服务?

青柠视频云——如何开启HTTPS服务?

前言 由于青柠视频云的语音对讲会使用到HTTPS服务，这里我们说一下如何申请证书以及如何在实战中部署并且配置使用。 一、证书申请 1、进入控制台 我们拿阿里云的免费个人证书为例，首先登录阿里云，在控制台找到数字证书管理服务，进…
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膨胀罐选型计算和其他事项

膨胀罐选型计算和其他事项

膨胀罐，也称定压罐、气压罐，广泛应用于空调、太阳能、锅炉等暖通系统以及供水和消防设备，缓冲系统压力波动，消除水锤，起到稳压卸荷的作用。在空调、太阳能、锅炉、地暖等闭式循环系统中，膨胀罐的作用是在工…
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3.数据类型

3.数据类型

作业系统链接 Python 是一门面向对象友好的语言，支持多种内置数据类型，包括整数（int）、浮点数（float）、布尔值（bool）、字符串（str）、列表（list&am…
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直流电表如何在新能源领域进行应用

直流电表如何在新能源领域进行应用

直流电表在新能源领域的应用广泛且深入，其高精度、实时监测和数据分析能力为新能源系统的运行、管理和优化提供了重要支持。 一、太阳能光伏发电系统 在太阳能光伏发电系统中，直流电表扮演着至关重要的角色。太阳能电池板将光能转化为直流电能&#xf…
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.NET 一直跻身 30 大Github最活跃开源项目之列。

.NET 一直跻身 30 大Github最活跃开源项目之列。

大家好，我是编程乐趣。 一直以来都在介绍.Net的热门开源项目，今天来说说.Net本身。 .Net在GitHub上也是一个开源项目，.NET 是一个由 Microsoft 和 .NET 社区共同维护的开源跨平台框架。 自 2017 年以来，.NET 一直是 GitHub 上最…
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新手教学系列——非正常关机导致MySQL权限表（db）损坏及修复详解

新手教学系列——非正常关机导致MySQL权限表（db）损坏及修复详解

在使用MySQL的过程中，我们常常会遇到一些问题，尤其是当服务器或主机非正常关机或重启时，MySQL的某些表，特别是权限表（如 mysql.db 表），可能会损坏，导致数据库无法启动或访问。这种情况对生产环境的数据库系统来说是相当严重的，因此掌握修复方法非常重要。 本篇文章将…
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分享两个ADG监控脚本

分享两个ADG监控脚本

分享两个监控脚本，用于监控Oracle ADG的状态，如果状态异常则发送邮件告警 脚本一： 利用语句查询日志的应用状态，如果长时间未应用则邮件告警，提醒DBA检查ADG的状态是否异常； 阈值条件：最近一…
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关于用matplotlib.pyplot加载图片颜色不对的解决方法

关于用matplotlib.pyplot加载图片颜色不对的解决方法

1.原理：用opencv加载的图片是BGR存储的。而用matplotlib.pyplot 需要RGB的格式,故在加载之前使用下面的语句改成RGB格式。 img2 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 或使用 # img2 img[:, :, ::-1]#将图像img的颜色通道进行反转。 ::-1 表示在最后一个维度…
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财富通公司开发维修售后小程序，解决售后维修问题

财富通公司开发维修售后小程序，解决售后维修问题

财富通公司为广大用户开发的维修售后小程序，旨在便捷地解决售后维修问题，提升用户体验，增强客户粘性。以下是该小程序如何具体解决售后维修问题的几个关键点： 一. 一站式报修流程 1.简化操作：用户只需通过小程序几步…
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智能监控-智能管理系统解决方案

智能监控-智能管理系统解决方案

一、引言 在数字化浪潮席卷全球的今天，智能化管理已成为各行业不可或缺的一部分。物联网智能监控管理系统解决方案，凭借其强大的功能性和易用性，为网络传输、环境监测及安全控制提供了全面的智能管理手段。该系统集成了I/O网络模块、高精度传…
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