主干网

YoloV8改进策略：主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进

摘要在自动驾驶领域，高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM（AdaptiveYOLOMulti-task）模型，该模型旨在进一步提升实时性能，同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4，我们成功降低了模型复杂度，显著提升了推理速
AI智韵·2024-08-31 08:21

挑战杯 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖
laafeer·2024-03-12 02:46

挑战杯 基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统
laafeer·2024-03-05 16:11

【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-02-20 06:33

互联网加竞赛 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-19 19:00

ResT An Efficient Transformer for Visual

©作者|小欣Abstract.这篇文章提出了一个有效的多尺度视觉Transformer，称为ResT,可以作为图像分类的主干网络，大多Transformer模型使用标准的Transformerblock
CV案例精选·2024-02-14 02:30

Cisco 模块4 - 7：以太网的概念考试

Cisco模块4-7：以太网的概念考试文章目录Cisco模块4-7：以太网的概念考试1、拖拽题2、网络管理员正在测量一个任务关键型财务应用通过公司主干网络传输位的情况。
临风.·2024-02-10 19:39

SAP 支持主干网更新

大前提系统激活启用签名notes功能，由于ECC的SAP_BASIS版本为731,2020年之后，SAP继续支持此版本系统通过RFC连接至SAP，但是不支持BW和SRM，通过RFC方式连接SAP支持新主干网
蒋_2bcd·2024-02-10 12:40

计算机网络（复习资料）

计算机网络由若干节点和连接这些节点的链路组成3.有多个网络通过路由器相互连接起来，构成一个更大的计算机网络称为互联网4.网络把许多计算机连接在一起，互联网把许多网络通过一些路由器连接在一起，与网络相连的计算机称为主机5.三级结构的互联网分为主干网
戏神·2024-02-05 08:33

在计算机网络中vc是,计算机网络——第一章 体系

category:计算机网络date:2018-05-17计算机网络——第一章体系互联网发展阶段1、单个网络ARPANET向互联网发展，Internet的前身是美国的ARPANET2、建成了三级结构的互联网，主干网
EYES 乱·2024-02-05 07:51

如何改进YOLOv5主干网络

D:\yolov5-master\models目录下新建mobilevit.py文件夹代码内容：importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup
风筝超冷·2024-02-05 02:56

为什么光纤目前取代不了网线？

但光纤的轻量化及逐渐降低的成本，使得主干网设备对光纤的需求也越来越旺盛，在大型数据中心中光纤的占比率高到70%以上，远远高出铜缆。铜缆会被光纤完全取代吗？
网络工程师俱乐部·2024-02-05 00:59

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

本文将YOLOv5的主干网络中的Conv换成即插即用的动态卷积ODConv，希望大家学习之后能够有所收获~！前期回
小哥谈·2024-02-02 22:24

YOLOv5改进系列（29）——添加DilateFormer（MSDA）注意力机制（中科院一区顶刊|即插即用的多尺度全局注意力机制）

添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制YOLOv5改进系列（3）——添加CA注意力机制YOLOv5改进系列（4）——添加ECA注意力机制YOLOv5改进系列（5）——替换主干网络之
路人贾'ω'·2024-02-02 06:52

互联网加竞赛 基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统
Mr.D学长·2024-01-30 12:55

对 MODNet 网络结构直接剪枝的探索

文章目录1写在前面2遇到问题3解决方案4探索过程4.1方案一4.2方案二4.3方案三5疑惑与思考5.1Q15.2Q21写在前面在前面的文章中，笔者与小伙伴们分享了对MODNet主干网络部分以及其余分支分别剪枝的探索历程
Maitre Chen·2024-01-29 19:29

【RT-DETR有效改进】反向残差块网络EMO | 一种轻量级的CNN架构（轻量化网络，参数量下降约700W）

本文介绍本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO，其的构成块iRMB在之前我已经发过了，同时进行了二次创新，本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO，所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中，再次形成二次创新，同时本文的主干网络为一种轻量级的
Snu77·2024-01-29 13:49

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解

为了解决这一问题，YOLO作者做了第3次改进，主要改进如下：使用了更好的主干网络DarkNet-53使用了多级检测与
undo_try·2024-01-29 06:10

计网笔记：

它是一个三级计算机网络，分为主干网、地区网和校园网（或企业网）。第三阶段
路宝不宝·2024-01-28 00:50

【学习】使用MMPretrain训练和测试CUB-200-2011数据集

什么是MMPretrainMMPretrain是一个全新升级的预训练开源算法框架，旨在提供各种强大的预训练主干网络，并支持了不同的预训练策略。
MayYou-HHH·2024-01-27 04:08

轻量级3D姿态估计

网络结构：编码器-解码器在编码器用于全局特征提取，而解码器进行姿态估计的基础架构，研究团队对其主干网络、激活函数，以及Skipconcatenation功能都
AI视觉网奇·2024-01-26 15:04

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

主干网络损失函数解析为什么不是一个损失函数？怎么判断是否有物体以及预测准确性？非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化
Debroon·2024-01-22 08:07

对MODNet 主干网络 MobileNetV2的剪枝探索

目录1引言1.1MODNet原理1.2MODNet模型分析2MobileNetV2剪枝2.1剪枝过程2.2剪枝结果2.2.1网络结构2.2.2推理时延2.3实验结论3模型嵌入3.1模型保存与加载法一：保存整个模型法二：仅保存模型的参数小试牛刀小结3.2修改MobileNetV2中的block阶段一阶段二总结3.2MobileNetv2参数嵌入v13.2.1遇到问题3.2.2解决方案3.2.3探索过
Maitre Chen·2024-01-22 06:57

对 MODNet 其他模块的剪枝探索

写在前面先前笔者分享了《对MODNet主干网络MobileNetV2的剪枝探索》，没想到被选为了CSDN每天值得看系列，因为笔者开设的专栏《MODNet-Compression探索之旅》仅仅只是记录笔者在模型压缩领域的探索历程
Maitre Chen·2024-01-22 06:27

eNSP 静态路由综合实验

一.子网划分，拓扑设计，子网划分基于拓扑结构和题目要求进行子网划分：可划分为五个大网段，分别为r1-r4的4个回环网段和主干网段一个。
梦中北山·2024-01-21 02:18

动态路由综合实验-RIP

将192.168.1.0/24先划分为4个网段，其中1个为主干网段，其他三个为回环网段。
梦中北山·2024-01-21 02:18

动态路由综合实验-OSPF

4.4.4.0/24，其他所有网段使用192.168.1.0/24进行合理分配4.R4环回不能宣告，全网可达，保障更新安全，避免环路，减少路由条目数量网络拓扑结构：二.子网划分，拓扑设计子网划分：由上可知，该图主干网段共计
梦中北山·2024-01-21 02:18

YOLOv3：算法与论文详细解读

yolo9000：Better,Faster,Stronger的目标检测网络】目录一、YOLOv3概述二、创新与改进三、改进细节3.1多尺度特征3.2不同尺度先验框3.3完整的网络结构3.3Darknet-53主干网络
慕溪同学·2024-01-20 11:01

YOLOv5改进系列（26）——添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）

添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制YOLOv5改进系列（3）——添加CA注意力机制YOLOv5改进系列（4）——添加ECA注意力机制YOLOv5改进系列（5）——替换主干网络之
路人贾'ω'·2024-01-17 14:31

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。
Snu77·2024-01-16 13:17

竞赛保研 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖
iuerfee·2024-01-16 05:12

以YOLOv8为例详解YOLO系列

1.1v2提供了合并批量正则化；固定盒子；维度簇；1.2v3使用更快速的主干网络，多重anchor和大椎池化层1.3v4引入Mosaic数据增强方法；一种无anchor的检测头；以及一种新的
AIzealot无·2024-01-16 02:01

【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-14 12:51

RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅是考虑失败。在一系列控制实验的基础上，本文得出了一些有效设计网络的实用指南。据此，提出了一种新的体系结构，称为ShuffleNetV2。综合消融实验证明，我们的模型在速度和精度方面是最先进的。论文地址：http
迪菲赫尔曼·2024-01-13 12:28

pytorch -不同网络层设置不同学习率

pytorch-不同网络层设置不同学习率当使用预训练模型时，如果对主干网络以外的网络分支进行了单独的修改并进行初始化，而主干网络层的参数仍采用预训练模型的参数进行初始化，则希望在训练过程中，主干网络只进行微调
小程是个什么鬼·2024-01-10 10:36

竞赛保研 基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统
iuerfee·2024-01-09 07:58

YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络改进特征融合层

经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时
Snu77·2024-01-08 06:30

Residual Attention Network for Image Classification

papergithub容易理解的代码通过使用sigmoid函数对主干网络构建mask，在特征上添加掩码，使网络更加关注主要的特征。图中AttentionModule是注意力模块。
yanghedada·2024-01-07 19:14

YOLOv8改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络

经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时
Snu77·2024-01-04 06:12

主干网络篇 | YOLOv8 更换骨干网络之 ResNet50/ResNet101 | 原论文一比一复现

论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385v1更深层的神经网络更难以训练。我们提出了一个残差学习框架，以便于训练比以往使用的网络更深层的网络。我们明确地将层重构为学习相对于层输入的残差函数，而不是学习无参考的函数。我们提供了全面的实证证据，表明这些残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度中获得准确度的提高。在ImageNet数据集上，我们评估了深度高达152层的
迪菲赫尔曼·2024-01-03 19:11

YOLOv5算法进阶改进（10）— 更换主干网络之MobileViTv3 | 轻量化Backbone

本节课就给大家介绍一下如何在主干网络中引入MobileViTv3网络结构，希望大家学习之后能够有所收获~！前期回顾：YOLOv5算法进阶改进（1）—改进数据增强方式+添加CBAM注意力机制
小哥谈·2024-01-03 04:54

论文阅读: AAAI 2022行人重识别方向论文-PFD_Net

Pose-GuidedFeatureDisentanglingforOccludedPersonRe-identificationBasedonTransformer》，论文中提出的PDF_Net模型的backbone是采用《TransReID:Transformer-basedObjectRe-Identification》的主干网络
菜鸟的追梦旅行·2024-01-02 03:44

YOLOv8改进 更换多层池化操作主干网络PoolFormer

一、多层池化操作主干网络PoolFormer论文论文地址：2111.11418.pdf(arxiv.org)二、PoolFormer的网络结构PoolFormer采用自注意力机制和池化操作相结合的方式，
学yolo的小白·2024-01-01 20:02

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV1均衡缩放网络改进特征提取层

经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，
Snu77·2023-12-30 13:13

多任务学习综述之模型介绍和训练方法

执行流程如下：一张图片，经过一个主干网络（共享参数），再将主干网络的输出作为不同任务的输入。各个任务的head有各自的参数，即task-spec
放牛娃子·2023-12-30 12:06

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

一、本文介绍本文给大家来的改进机制是华为最新VanillaNet网络，其是今年最新推出的主干网络，VanillaNet是一种注重极简主义和效率的神经网络架构。
Snu77·2023-12-29 12:39

毕业设计-基于深度学习的无人机实时密集小目标检测系统 YOLO python 目标检测 人工智能 卷积神经网络 机器学习

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1空间-通道注意力模块2.2自注意力主干网络三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
Krin_IT·2023-12-29 09:39

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

一、本文介绍本文给大家来的改进机制是RepViT，用其替换我们整个主干网络，其是今年最新推出的主干网络，其主要思想是将轻量级视觉变换器（ViT）的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。
Snu77·2023-12-29 06:11

深度学习特征提取主干网络总结（内含基本单元结构代码）

接下来为每个模型提供基本结构的代码，并对其亮点进行简要描述。以下代码是简化的示例：1.ResNet亮点：残差连接：ResNet引入了残差块，通过跳跃连接和恒等映射解决了梯度消失和爆炸问题，使得网络可以更轻松地学习恒等映射。适应深度：允许构建非常深的神经网络，成为深度学习中的里程碑。importtorchimporttorch.nnasnnclassResidualBlock(nn.Module):
赢勾喜欢海·2023-12-27 11:10

YOLOv8改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的是主干网络RevColV1，翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022，其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样)，由多个子网络（列）通过多级可逆连接组成
Snu77·2023-12-26 12:52
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