主干网第11页

论文笔记：主干网络——GoogLeNet-V2

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift批标准化：缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练文章目录BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift批标准化：缓解内

liuzeyao_Newton·2022-10-06 07:23

论文笔记：主干网络——VGG

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-scaleImageRecognition大规模图像识别的深度卷积神经网络目录VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-scaleImageRecognition大规模图像识别的深度卷积神经网络论文结构一、VGG模型结构（论文中2.1-2.2）模型结构设计的特点①体系结构（论文中的2.1）

liuzeyao_Newton·2022-10-06 07:22

论文笔记系列：主干网络（三）-- VGG

GoAI·2022-10-06 07:46

YOLOV1（pytorch）代码讲解

引言本文通过代码实现了改进的YOLOV1算法，将主干网络替换为了ResNet50其余不变，使用的是pytorch框架，版本为1.7.1。YOLOV1的算法原理本文不做过多阐述。

ing100·2022-10-03 19:43

YOLOV4学习笔记

主干网络（残差网络，vgg网络，mobile网络,darknet网络。脖子部分（Neck）:SPP,PAN,FPN等增强特征的网络。

一名不想学习的学渣·2022-09-30 07:28

ICCV 2021 | 国科大提出首个CNN和Transformer双体主干网络！Conformer准确率高达84.1%！...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：新智元|来源：arxiv编辑：好困Priscilla【导读】Transformer和CNN在处理视觉表征方面都有着各自的优势以及一些不可避免的问题。因此，国科大、鹏城实验室和华为研究人员首次将二者进行了融合并提出全新的Conformer模型，其可以在不显著增加计算量的前提下显著提升了基网表征能力。卷积运算善于提取局部特征，

Amusi（CVer）·2022-09-29 07:12

目标检测系列8—Pytorch搭建yolo3

Pytorch搭建yolo3yolo3实现思路一、预测部分1、主干网络darknet53介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、计算loss所需参数2、pred是什么

ClFH·2022-09-27 07:07

睿智的目标检测60——Pytorch搭建YoloV7目标检测平台

睿智的目标检测60——Pytorch搭建YoloV7目标检测平台学习前言源码下载YoloV7改进的部分（不完全）YoloV7实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建

Bubbliiiing·2022-09-27 07:32

最全的YOLO系列汇总【个人笔记】

一个网格点只能预测一个物体，即预测该物体的正样本数目只有一个；yolov4:anchor-based输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练BackBone主干网络

Ctrl_Cver·2022-09-22 21:00

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第230期】Fri, 2 Jul 2021

计算机视觉论文速览Fri,2Jul2021Totally69papers上期速览✈更多精彩请移步主页Interesting:****CSWinTransformer,窗口交叉叠加进行抽取的transformer主干网络

hitrjj·2022-09-22 07:25

【DeepLabV3】Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

相对于V1、V2的改变：V3所提出的框架可以应用到任意的网络中，应该指的是主干网络。最后的ResNetblock被重用多次，被安排进行级联操作。在ASPP中加入了Batch

One__Coder·2022-09-15 12:15

工业以太网交换机在地铁中运用

深圳讯记针对组建综合监控系统主干网的重要硬件设备——工业级以太网交换机进行简要分析。工业级以太网交换机的应用组网方式综合监控系统独立组网，利用综合监控系统自身工业级以太网交换机及通信系统

comark·2022-09-09 12:36

【毕业设计】深度学习人脸性别识别系统（年龄识别）- python OpenCV

文章目录0前言1课题描述课题意义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0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章

Mr_DC_IT·2022-09-06 06:30

YOLOv5改进之二十一：CNN+Transformer——主干网络替换为又快又强的轻量化主干EfficientFormer

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师解

人工智能算法研究院·2022-09-04 08:41

YOLOX优点介绍与解析，详细易懂。

优点1：主干网络（CSPDarknet）加入Fcous结构主干网络加入Fcous结构，将图片宽高信息缩小，减小参数量，提升网络计算速度Fcous结构:将输入的图片先经过Fcos结构对图片进行每隔一个像素取出一个值

不因不生，不革不成·2022-09-02 20:02

计算机网络_因特网概述

网络互联网因特网三个网网络:是若干个节点(Node)和连接这些检点的链路组成多个网络连接起来就是互联网因特网是世界上最大的网络是开放的三个阶段1969ARPANET1983TCP/ip协议1985NSFNET(主干网校园网地区网

胖ۣۖ虎ۣۖ·2022-08-31 09:46

保研笔记——YOLOV5项目复习

56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台_Bubbliiiing的博客-CSDN博客_睿智yoloPytorch搭建自己的YoloV5目标检测平台（Bubbliiiing源码详解训练预测）-主干网络介绍

bulibuli蛋·2022-08-17 19:17

轻量级网络综述 — 主干网络篇

轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：SqueezeNet系列ShuffleNet系列MnasNetMobileNet系列CondenseNetESPNet系列ChannelNetsPeleeNetIGC系列FBNet系列EfficientNetGhostNetWeightNetMicroNetSqueeze

ronghuaiyang·2022-08-16 17:56

yolov5之魔化修改

激活函数_芒果汁没有芒果的博客-CSDN博客（2）Yolov5网络改进之增加SE、CBAM、CA、ECA等注意力机制_@会飞的毛毛虫的博客-CSDN博客_yolo网络改进（3）YOLOv5改进之十一：主干网络

曙光_deeplove·2022-08-15 07:04

ECCV2022｜何恺明团队开源ViTDet：只用普通ViT，不做分层设计也能搞定目标检测...

来自FacebookAIResearch的YanghaoLi、何恺明等研究者在arXiv上上传了一篇论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。

视学算法·2022-08-12 15:44

何恺明大神新作：一种用于目标检测的主流ViT架构，效果SOTA

该研究表明ViTDet无需重新设计用于预训练的分层主干网络，只对传统的FPN模块最后一个Stage进行微调(简化处理)即可。实验结果表明：若

深度学习技术前沿·2022-08-12 15:43

何恺明组新论文：只用ViT做主干也可以做好目标检测

来源：机器之心本文约3100字，建议阅读5分钟arXiv上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。做目标检测就一定需要FPN吗？

数据派THU·2022-08-12 15:12

ECCV 2022 | 何恺明团队重磅开源ViTDet：目标检测的视觉Transformer主干网络

来自FacebookAIResearch的YanghaoLi、何恺明等研究者在arXiv上上传了一篇论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。

Amusi（CVer）·2022-08-12 15:08

【论文阅读笔记】Looking Fast and Slow: Memory-Guided Mobile Video Object Detection

Memory-GuidedMobileVideoObjectDetection未经作者允许，本文禁止转载（一）论文地址：（二）核心思想：（三）主要贡献：（四）InterleavedModels（交叉模型）：（五）Backbone（主干网络

BIT可达鸭·2022-08-12 07:09

CVPR2018_主干网络系列(3)_SE-Net及其衍生的网络[SE-XX-Net]

论文地址：Squeeze-And-ExcitationNetworks0.摘要卷积神经网络的核心模块就是卷积模块，它通过融合局部感受野上的空间信息和通道维度的信息来构建特征图，该论文之前的研究都是通过分析空间信息获取这部分来增强卷积神经网络对空间信息的编码能力以获得信息更丰富的特征图，本文聚焦通道维度的优化提出一个名为SE(Squeeze-and-Excitation)模块的新颖的单元架构，利

不会算命的赵半仙·2022-08-11 07:44

tensorflow2 目标检测_一文了解YOLO-v4目标检测

通俗的讲，就是说这个YOLO-v4算法是在原有YOLO目标检测架构的基础上，采用了近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，虽没有理论上的创新

weixin_39738152·2022-08-09 07:54

#今日论文推荐# 不到1ms在iPhone12上完成推理，苹果提出移动端高效主干网络MobileOne

wwwsxn·2022-08-07 07:58

苹果提出对移动设备友好的高效主干网络MobileOne，运行时间小于1毫秒...

苹果提出对移动设备友好的高效主干网络MobileOne，在iPhone12上的运行时间小于1毫秒！

我爱计算机视觉·2022-08-07 07:50

芒果汁没有芒果·2022-08-07 07:07

YOLOv5改进之十一：主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构，带来较大的参数量，检测速

人工智能算法研究院·2022-08-03 07:19

YOLOv5改进之十二：主干网络C3替换为轻量化网络ShuffleNetV2

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师解

人工智能算法研究院·2022-08-03 07:19

YOLOv5改进之十六：主干网络C3替换为轻量化网络PP-LCNet

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构，带来较大的参数量，检测速

人工智能算法研究院·2022-08-03 07:49

Yolov5更换主干网络之《旷视轻量化卷积神经网络ShuffleNetv2》

《ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign》这篇是2018年发表在ECCV上的论文,同时本篇论文还获得了VALSE年度杰出论文奖原文地址官方代码ShuffleNetV2属于比较经典的轻量化网络，通过大量实验提出四条轻量化网络设计准则，对输入输出通道、分组卷积组数、网络碎片化程度、逐元素操作对不同硬件上的速度和

迪菲赫尔曼·2022-08-03 07:41

【计算机视觉】：基于PyTorch的YoloV5目标检测平台

基于PyTorch的YoloV5目标检测平台YoloV5改进的部分改进YoloV5思路一、整体结构二、网络结构分析1、主干网络Backbone（即CSPDarknet）2、构建FPN特征金字塔（加强特征提取网络

JRWu·2022-08-02 10:15

深度学习目标检测之YOLO系列网络（一步步变强之yolo v3）

YOLOv3的BackBone在YOLOv3中，主干网络采用Darknet-53，相比于YOLOv2的Darkn

BigHao688·2022-07-30 07:50

DW-Siam：更宽更深的孪生网络

原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.01...摘要目前在孪生网络追踪器中使用的主干网络相对较浅，例AlexNet。

·2022-07-22 11:31

Siamese网络代码详解 && 训练自定义数据集 && 模型推理

开门见山，Siamese网络结构如下所示：主干网络：VGG16。

@会飞的毛毛虫·2022-07-13 07:31

6 月月刊｜快来 Get OpenMMLab 算法库最新动态！

针对英伟达和寒武纪芯片共添加了3个新算子MMRotate新增支持了ConvNeXt和OrientedReppoints2个CVPR2022的新算法MMPose支持了TCFormerCVPR2022的新主干网络

OpenMMLab·2022-07-09 07:12

python开发人工智能扫一扫人脸识别系统_Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序...

业务场景、评价指标介绍Tensorflow-SSD模型介绍WIDERFace数据介绍、下载环境搭建Tensorflow-SSD框架解读TFRecords人脸检测数据打包Tensorflow实现SSD不同主干网络配置调整不同输出尺寸参数训练参数含义解读和重要参数调整

weixin_39666931·2022-07-05 21:18

【图像分类】模型如何搭建/文件如何调用

项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones项目说明：开箱即用，涵盖主流模型的图像分类|主干网络学习/对比/魔改项目视频教程：https://www.bilibili.com

啥都生·2022-07-04 07:41

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: EfficientNet

CV经典主干网络(Backbone)系列:EfficientNet作者：MingxingTan等发表时间：2019Paper原文：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks

kuweicai·2022-06-30 07:56

细粒度分析--WS-DAN

）生成attentionmaps;（2）BilinearAttentionPooling(BAP);（3）loss设计（1）生成attentionmaps①首先使用Inceptionv3等普通网络作为主干网络

咆哮的大叔·2022-06-28 19:21

【MindSpore易点通】体验 MindSpore v1.7 之 MindSpore Vision

它可以提供分类，主干网络、引擎、数据集、工具等高级功能，其架构如下：我们下面就用MindSpore1.7的Windows版本试一下吧。

·2022-06-28 16:11

何恺明团队新作ViTDet：用于目标检测的视觉Transformer主干网络

昨天，来自FacebookAIResearch的YanghaoLi、何恺明等研究者在arXiv上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。

机器学习社区·2022-06-16 07:27

YOLOv3学习笔记：YOLOv3的模型结构

YOLOv3相较于YOLOv2（使用Darknet-19作为主干网络），使用了更深层的特征提取网络Darknet-53，并引入了残差结

牧羊女说·2022-06-12 07:56

用 OpenMMLab 轻松搭建主干网络，多种视觉任务一网打尽

OpenMMLab框架几乎全面覆盖了深度学习视觉任务的方方面面。针对每一个具体的任务，我们都提供了一个相应的算法库，如用于分类任务的MMClassification，用于检测任MMDetection和用于分割任务的MMSegmentation等等。随之而来的一个问题是，如果我希望将研究的方法应用于多个任务，在多个任务上进行评测，是不是要把各个算法库都fork一份？更进一步地，如果我希望将我依赖Op

OpenMMLab·2022-06-09 07:55

以动制动 | Transformer 如何处理动态输入尺寸

从一个参数说起在图像分类任务中，主干网络是视觉神经网络中进行图像特征提取的主体，常见的算法包括我们耳熟能详的ResNet、VisionTransformer等。