每个像素都很重要：域自适应对象检测器的中心感知特征对齐 该项目托管用于实现“ （ECCV 2020）的代码。 介绍 域自适应对象检测器旨在使其自身适应可能包含对象外观，视点或背景变化的不可见域。大多数现有方法都在图像级别或实例级别采用特征对齐。但是，全局特征上的图像级别对齐可能会同时纠缠前景/背景像素，而使用提案的实例级别对齐可能会遭受背景噪声的困扰。 与现有解决方案不同，我们提出了一种域自适应框架，该框架通过预测逐像素的对象度和中心度来考虑每个像素。具体而言，所提出的方法通过更加关注前景像素来进行中心感知对齐，从而实现跨域更好的适应性。为了更好地跨域对齐要素，我们开发了一种中心感知的对齐方法，该方法可以进行对齐过程。 我们在众多的适应性设置上展示了我们的方法，并获得了广泛的实验结果，并针对现有的最新算法展示了良好的性能。 安装 检查以获取安装说明。 我们的无锚检测器的实现很大程度上基于F

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2.设计一个虚拟存储区和内存工作区，并使用下述算法计算访问命中率。 1) 最佳置换算法（Optimal） 2) 先进先出法（Fisrt In First Out） 3) 最近最久未使用（Least Recently Used） 4) 最不经常使用法（Least Frequently Used） 5) 最近未使用法（No Used Recently） 其中，命中率＝１－页面失效次数／页地址流长度。 试对上述算法的性能加以较各：页面个数和命中率间的关系；同样情况下的命中率比较。 实验准备 本实验中主要的流程：首先用srand( )和rand( )函数定义和产生指令序列，然后将指令序列变换成相应的页地址流，并针对不同的算法计算出相应的命中率。 实验可先从一个具体的例子出发。 （1）通过随机数产生一个指令序列，共2048条指令。指令的地址按下述原则生成： A：50%的指令是顺序执行的 B：25%的指令是均匀分布在前地址部分 C：25%的指令是均匀分布在后地址部分 具体的实施方法是： A：在[0，1023]的指令地址之间随机选取一起点m B：顺序执行一条指令，即执行地址为m+1的指令 C：在前地址[0,m+1]中随机选取一条指令并执行，该指令的地址为m’ D：顺序执行一条指令，其地址为m’+1 E：在后地址[m’+2，2047]中随机选取一条指令并执行 F：重复步骤A-E，直到2048次指令 （2）将指令序列变换为页地址流 设：页面大小为4K； 用户内存容量4页到32页； 用户虚存容量为32K。 在用户虚存中，按每K存放64条指令排列虚存地址，即2048条指令在虚存中的存放方式为： 第 0 条-第 63 条指令为第0页（对应虚存地址为[0，63]） 第64条-第127条指令为第1页（对应虚存地址为[64，127]） ……………………………… 第1984条-第2047条指令为第31页（对应虚存地址为[1984，2047]） 按以上方式，用户指令可组成32页。

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