主干网第8页

PointPillars：基于点云的快速目标检测网络

2PointPillarsNetworkPointPillars包括3个主要阶段：(1)将点云转换为稀疏伪图像的特征编码器网络；(2)2D卷积主干网络，将伪图

等到天蓝再看海1·2022-12-09 15:26

【3D目标检测/跟踪】Center-based 3D Object Detection and Tracking阅读笔记（2021）

单阶段CenterPoint主干网络用VoxelNet或PointPillar,输出的特征图加一个2D卷

蓝田生玉123·2022-12-09 15:20

CenterPoint|Center-based 3D Object Detection and Tracking阅读笔记

所以提出了用二阶段的3d检测器CenterPoint，第一阶段CenterPoint提供了两种主干网实现方式，分别为VoxelNet和Po

Rolandxxx·2022-12-09 15:44

Medical Image Segmentation Review:The Success of U-Net

2.1.2DUnet2.23DUNet3.UNet扩展3.1对于跳跃连接的增强与改进3.1.1--增加跳跃连接数量3.1.2--对跳跃连接过程中的特征进行处理3.1.3--编码器和解码器特征图的组合3.2--主干网络的改进与增强

不想敲代码的小杨·2022-12-09 12:25

将pytorch框架网络转换为onnx格式，并使用netron可视化HRNet的网络结构

文章目录目录前言一、环境配置1.配置运行环境2.安装netron二、pytorch到onnx1.定位主干网络2.onnx格式转换附：HRNetemantic-segmentation运行的调试前言torch.onnx

zl1583·2022-12-09 08:27

目标检测入门概念知识

一个常见的目标检测网络，其本身往往可以分为一下三大块：Backbonenetwork，即主干网络（目标检测网络的主体结构），是目标检测网络最为核心的部分，大多数时候，backbone选择的好坏，对检测性能影响是十分巨大的

ShadoooWM·2022-12-08 21:15

YoloV7目标检测（Pytorch版）【详解】

文章目录一、网络结构1、总体网络结构（backbone）2、主干网络介绍（backbone）2.1多分支模块堆叠2.2下采样网络结构2.3整个backbone代码3、FPN特征金字塔二、预测结果的解码一

全息数据·2022-12-08 07:21

RPN定位模块细节回顾

一、主干网络与FPN多尺度特征提取将一张高宽为H*W的图像输入深度网络，经过主干网络与FPN结构后输出不同级别的特定分辨率特征。

视觉弘毅·2022-12-08 03:28

论文笔记：主干网络——ResNet

DeepResidualLearningforImageRecognition图像识别中的深度残差学习网络文章目录DeepResidualLearningforImageRecognition图像识别中的深度残差学习网络论文结构一、摘要核心二、训练技巧①残差结构（1）网络退化（论文中的1）（2）residuallearning（论文中的3.1）（3）shortcutmapping（论文中的3.2）

liuzeyao_Newton·2022-12-08 02:15

深度学习中的backbone、head、neck等名词解释

backbone：翻译为主干网络，大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，供后面的网络使用。

JoannaJuanCV·2022-12-08 01:34

[新手入门]深度学习常见术语解释-汇总

Backbone主干网络-提取特征，是之后完成目标检测等一系列任务的基础。e.g.VGG、ResNet、DenseNet……(Detection)HeadBackbone之后连接的网络层。

SmieSmile^_^·2022-12-08 01:32

目标检测中的BackBone,Neck,Head

首先，对于backbone，看文献或博客经常会有backbone，看翻译会译作主干，其实就是主干网络，主要用于特征提取，并且基本在大型数据集(ImageNet,COCO,VOC等)上完成训练，拥有预训练参数的

jenny_paofu·2022-12-08 01:59

深度学习术语Neck，Head，Embedding，One&&Two stages Detector等等

1.backbone主干网络。这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，给后面的网络使用。

WeissSama·2022-12-08 01:57

深度学习head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

1.backbone：是主干网络，是提取特征的网络，这些网络经常使用的是resnet18，Darknet53等，通常不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。

AI界扛把子·2022-12-08 01:56

GiraffeDet：对目标检测中对Neck进行优化提升最终精度

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式获取论文：关注并回复“GD”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G在传统的目标检测框架中，从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征

计算机视觉研究院·2022-12-07 19:03

deeplabv3+网络模型

说一下个人理解：本人选择的主干网络为Xception1、先经过backbone提取特征，这时有两个输出：一个是向下的低级特征(low-levelFeatures)，是xception的entryflow

cv研究僧·2022-12-07 18:27

【目标检测】 YOLO v2白话理解

YOLOv2相比与yolov1，yolov2的更新主要体现在以下几方面：主干网络的更新、引入anchor机制、以及一些小细节比如globalavgpooling、类似v3中FPN的passthrough

ayitime·2022-12-07 12:30

SegNeXt学习笔记（卷积注意力语义分割框架）

综合2015-2021年的文章，好的语义分割模型应该具有以下特性：（1）强大的backbone作为主干网络；（2）实现多尺度交互学习以提取不同感受野的语义信息；（3）进一步利用空间和通道注意力以优先获取对分割贡献大的信息

既然选择了就把它尽全力做好·2022-12-06 18:36

深度学习原理31——通道上的数拼接和相加的区别

拼接是Concatenate，就是在通道深度上扩展，比如两个512通道的特征图结合成1024个通道的特征图，通道数增加，比如在YOLOv3的主干网络Darknet-53中用到了拼接

晓码bigdata·2022-12-06 14:32

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: ResNet变种

CV经典主干网络(Backbone)系列:ResNet变种该篇是CV经典主干网络(Backbone)系列下的一篇文章。

kuweicai·2022-12-05 14:02

【三维语义分割】PointNet++ （二）：模型结构详解

本节主要介绍PointNet++语义分割，其中主干网络和代码环境等PointNet++详细介绍请参考三维目标分类—PointNet++详解（二）_Coding的叶子的博客-CSDN博客，这里不再进行重复介绍

Coding的叶子·2022-12-05 11:20

YOLO算法创新改进系列项目汇总（入门级教程指南）

算法创新改进系列项目汇总——YOLO算法创新改进系列项目汇总改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度（涨点必备）计算机视觉——致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐|主要包括主干网络改进

加勒比海带66·2022-12-05 10:26

YOLOv5改进之十四：主干网络C3替换为轻量化网络Ghostnet

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·2022-12-04 11:24

【深度学习】详解 BEiT

目录摘要一、引言二、方法2.1图像表示2.1.1图像patch2.1.2视觉token2.2主干网络：图像Transformer2.3预训练BEiT：掩码图像建模2.4从变分自动编码器的角度来看2.5预训练设置

何处闻韶·2022-12-04 06:29

DeepLabV3+神经网络解析

Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation什么是DeeplabV3+网络deeplabV3+主要结构主干网络

Jkxzt1314·2022-12-04 03:41

轻量级cnn网络cv方向总结

轻量级人脸识别：轻量级ocr文字检测识别：轻量级高精度人脸检测推荐:轻量级高精度人脸关键点推荐:轻量级高精度分割网络推荐:yolov5face:Yolov5face训练手册:yolov5剪枝：15种轻量级主干网络轻量级超分网络轻量级姿态检测本文总结了一下常用的轻量级网络

AI视觉网奇·2022-12-03 08:55

PointRCNN 学习笔记

该文章使用two-stage方式，利用PointNet++作为主干网络，先完成segmentation任务，判断每个三维点的label。对分为前景的每个点，使用feat

THE@JOKER·2022-12-03 08:46

【论文阅读--实时语义分割】RegSeg：Rethink Dilated Convolution for Real-time Semantic Segmentation

magic_ll·2022-12-03 07:14

【三维语义分割】PointNet详解（一）

本节主要介绍PointNet语义分割，其中主干网络和代码环境等PointNet详细介绍请参考三维目标检测—PointNet详解（一）_Coding的叶子的博客-CSDN博客，这里不再进行重复介绍。

Coding的叶子·2022-12-02 18:21

睿智的目标检测63——Tensorflow2搭建YoloV7目标检测平台

睿智的目标检测63——Tensorflow2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

Bubbliiiing·2022-12-02 14:13

深入解读路由器、交换机、三层交换机的区别

路由器是干什么的在主干网络中，路由器的主要功能是路由选择。主干网络上的路由器必须知道到达所有下层网络的路径。这需要保持巨大的路由表，并尽可能快地响应连接状态的变化。路由器将导致严重的信息传输问题。

光路科技·2022-12-02 11:01

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: CSPNet

CV经典主干网络(Backbone)系列:CSPNet作者：Chien-YaoWang等发表时间：2019Paper原文：CSPNet:ANewBackbonethatcanEnhanceLearningCapabilityofCNN

kuweicai·2022-12-02 10:47

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

谷歌提出BoTNet：新主干网络！在ImageNet上达84.7%，今天又来了一个新工作，CV圈太内卷了！不过这

Amusi（CVer）·2022-12-01 20:29

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%！...

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”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，

视学算法·2022-12-01 20:56

One-stage和Two-stage算法介绍

这里写目录标题Two-stage目标检测算法One-stage目标检测算法SSD算法Two-stage目标检测算法roi-pooling层类似抠图操作(x,y,w,h)表示目标最终算法TwoStage核心组件:主干网络设计原则

Wanghd_yummy·2022-12-01 08:01

论文笔记：主干网络——GoogLeNet

GoingDeeperwithConvolutions更深的卷积神经网络目录GoingDeeperwithConvolutions更深的卷积神经网络论文结构一、GoogLeNet结构①Inception模块（论文中的4）②GoogLeNet结构（论文的5）二、训练技巧（论文的6）①辅助损失②学习率下降策略（论文的6第一段）③数据增强（论文的6第二段）三、测试技巧（论文的7）①multicrop（1

liuzeyao_Newton·2022-11-30 18:33

改进YOLOv5系列：基于互补搜索技术和新颖架构设计组合MobileNetV3结构作为Backbone主干网络，打造不同的检测器

统一使用YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分文章目录一、MobileNetV3论文理论部分网络架构实验二、

芒果汁没有芒果·2022-11-29 20:37

【目标检测】(8) ASPP改进加强特征提取模块，附Tensorflow完整代码

YOLOV4的主干网络代码可见我上一篇文章：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/123818580将本节的ASPP代码替换原来的SPP模块代码即可1.

立Sir·2022-11-29 09:52

李沐论文讲解笔记之 ResNet（residual）

ResNet（residual）CNN主干网络换成残差学习residuallearningresidualconnectuon在做什么：一个残差块：之前学到了x，新加的层就不再从头开始学，直接学h（x）

大佬教教我mmm·2022-11-29 08:01

微软提出Focal Transformer：又一超强主干网络！

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：极市平台|作者：小马导读本文提出了FocalSelf-Attention，对当前token周围的区域进行细粒度的关注，对离当前token较远的区域进行粗粒度的关注，用这样的方式来更加有效的捕获局部和全局的注意力。基于FSA，作者提出了FocalTransformer，并在分类、检测、分割任务上都验证了结构的有效性。写在前面

Amusi（CVer）·2022-11-29 07:00

cannot assign ‘list‘ as child module ‘backbone‘ (torch.nn.Module or None expected)

1.问题描述本来想把Googlenet作为主干网络，去掉最后三层，但发生了报错：cannotassign‘list’aschildmodule‘backbone’(torch.nn.ModuleorNoneexpected

Liu Haiwen·2022-11-28 23:43

YOLOv5：调用官方权重进行检测

而one-stage算法直接通过主干网络计算候选目标的类别和位置信

Presumptuous419·2022-11-28 15:53

图像识别神经网络常用层概述（暂时停更==）

第一部分常用主干网络模型概述一、LeNet5模型1.概述LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。可以看做是其他深度模型的基础。

长方形混凝土瞬间移动师·2022-11-28 12:37

Deformable detr源码分析

Anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\mmcv\cnn\bricks\transformer.py1.backboneDeformabledetr使用resnet50作为主干网络

樱花的浪漫·2022-11-28 07:33

Tensorrt实现solov2加速

solov2主干网络如下图所示：其在COCO数据集上获得了较高的AP，并且由于其单阶段实例分割的特点，方面

blanokvaffy·2022-11-28 07:27

端到端OCR算法：Real-time Arbitrarily-Shaped Text Spottingwith Point Gathering Network(PGNet)

1、PGNet网络结构2、PG-CTC3、GRM1、PGNet网络结构图1PGNet算法流程图该网络结构主要包括主干网络、TBO、TCL、TDO以及TCC。

一顿能吃五大海碗啊啊啊·2022-11-27 17:38

[CVPR2022] Cross-Model Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Action Recognition

半监督动作识别，使用伪标记分配未标记数据，然后在训练中用作附加的监督2、最近研究：伪标签通过在标记数据上训练模型获取，然后使用来自该模型的置信度预测值来自学3、新的伪标记方案——CMPL，跨模型伪标记（a）在主干网络的基础上

nightluo·2022-11-27 09:12

手把手教你在Detectron2中搭建自己的Backbone

手把手教你在Detectron2中搭建自己的Backbone0、准备主干网络准备一个Bockbone，我们以最新的RepVGG为例：RepVGG的链接如下：DingXiaoH/RepVGG:RepVGG

蛊惑one·2022-11-27 01:14

YOLOV5更换轻量级的backbone：mobilenetV2

目录简洁概要：修改主干网络：一：添加自己主干网络二：在yolo.py中添加common中的两个函数三：制作mobilenetv2的yaml配置文件四：制作数据集VOC的yaml配置文件五：启用训练六：性能检测简洁概要

我变成了柴犬·2022-11-27 00:06

mmdetection目标检测模型最强优化

其中：Backbone指的是模型的主干网络，主要用来特征提取；Neck主要用来做特征融合，以FPN（特征金字塔）为代表；Bbox_head指的是目标检测或者目标分割等任务的头部，分为分类和回归两个子任务

Amber亮·2022-11-26 21:28

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