图像分类backbone 第36页

【回顾经典AI神作】理解和实现ResNeXt(比ResNet最先进的图像分类模型)

与ResNet相比好在哪里？相同的参数个数，结果更好：一个101层的ResNeXt网络，和200层的ResNet准确度差不多，但是计算量只有后者的一半论文参考：https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf以下三篇是介绍和改进残差网络的论文:用于图像识别的深度残差学习（链接到微软研究的论文）)深度残差网络中的身份映射（链接到微软研究院的论文）)深度神经网络的聚合残差转换（

源代码杀手·2023-06-07 13:49

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍1.LeNet（1998）LeNet是最早的卷积神经网络之一

·2023-06-07 13:17

华为诺亚提出VanillaNet：一种新视觉Backbone，极简且强大！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【Transformer】交流群转载自：极市平台|作者：happy导读简到极致、浅到极致！深度为6的网络即可取得76.36%@ImageNet的精度，深度为13的VanillaNet甚至取得了83.1%的惊人性能。VanillaNet:thePowerofMinimalisminDeepLearning论文地址：htt

Amusi（CVer）·2023-06-07 12:33

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

汀、人工智能·2023-06-07 11:00

【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解

YOLOv5算法概述Yolov5是一种目标检测算法，采用基于Anchor的检测方式，属于单阶段目标检测方法。相比于Yolov4，Yolov5有着更快的速度和更高的精度，是目前业界领先的目标检测算法之一。YOLOv5算法基本原理Yolov5基于目标检测算法中的one-stage方法，其主要思路是将整张图像划分为若干个网格，每个网格预测出该网格内物体的种类和位置信息，然后根据预测框与真实框之间的IoU

嘿♚·2023-06-07 10:58

基于卷积神经网络的遥感影像分类识别系统

遥感图像分类是对研究区地物类型在遥感图像上的各种统计信息进行特征提取,充分利用获取的特征向量按照规

视觉那些事·2023-06-07 10:54

10个最流行的可生成图像嵌入向量的预训练AI模型

迁移学习的出现进一步加速了计算机视觉——图像分类用例的快速发展。在大型图像数据集上训练计算机视觉神经网络模型需要大量的计算资源和时间。幸运的是，通过使用预训练模型可以缩短时间和资源。

新缸中之脑·2023-06-07 09:11

YOLOAir库使用（一）

模块组件化：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合，构建强大的网络模型。

BestSongC·2023-06-07 08:33

基于Pytorch的ResNet图像分类的迁移学习

文章目录参考代码地址实验1、实验环境2、实验数据集3、数据集代码4、微调整个网络4.1模型4.2训练4.3测试5、只训练分类器5.1模型5.2训练5.3测试自己的实验1、自己的数据集2、自己的模型3、训练和测试参考迁移学习的简单知识：迁移学习有两类比较主要的应用场景将预训练模型作为初始化的参数，替换分类器后，训练和微调整个网络的数据将预训练模型（删除最后一个全连接层）作为固定特征提取器，仅训练一个

qcwlmqy·2023-06-07 07:49

如何实现任意尺寸图像分类的全卷积网络介绍-代码实现

在本文中，我们将学习如何在不使用计算量大的滑动窗口方法的情况下对任意大小的图像执行图像分类。这篇文章是为熟悉使用卷积神经网络进行图像分类的人而写的。

TD程序员·2023-06-07 02:29

【卷积神经网络】Lesson 3--目标检测

识别一张图片的类型（比如猫狗分类）叫做图像分类imageclassification,比如下面这张图篇是分类到汽车：不仅识别出图片的类型，还将目标物体的位置标出来叫做分类定位classificationwithlocal

王小小小草·2023-06-07 01:57

斯坦福大学卷积神经网络----Module 1 Lesson 3 优化

//cs231n.github.io/optimization-1/标题：Optimization:StochasticGradientDescent随手翻译，不当之处请指正介绍前面的章节中我们介绍了图像分类任务的两个关键部分

LZX_Not_Afraid·2023-06-07 01:12

生成模型经典算法-VAE&GAN（含Python源码例程）

生成对抗网络的训练准则2.2.4生成对抗网络模型处理流程3.生成模型和判别模型在AIGC中的应用3.1生成模型在AIGC中的应用3.1.1图像生成3.1.2自然语言生成3.2判别模型在AIGC中的应用3.2.1图像分类

Moresweet猫甜·2023-06-07 00:55

Look Closer to See Better: RA-CNN

keywords:细粒度图像分类;计算机视觉;CVPR2017一个月前读了使用注意力机制解决弱监督学习的细粒度图像分类论文-LookClosertoSeeBetter:RecurrentAttentionConvolutionalNeuralNetworkforFine-grainedImageRecognition

是风车大渣渣啊·2023-06-06 23:31

MMDetection学习记录（二）之配置文件

命名风格{model}_[modelsetting]_{backbone}_{neck}_[normsetting]_[misc]_[gpuxbatch_per_gpu]_{schedul

彭祥.·2023-06-06 22:51

人工智能十年回顾 —— 从图像分类到聊天机器人治疗

目录2013：AlexNet和变分自动编码器2014：生成对抗网络2015年：ResNets和NLP的突破2016：阿尔法围棋2017：Transformer架构和语言模型2018：GPT-1、BERT和图形神经网络

禅与计算机程序设计艺术·2023-06-06 21:13

深度学习：什么是backbone，benchmark，baseline

backbone：骨干网络，比如alexnet，ZFnet，VGG，googlenet...benchmark：性能指标，比如accuracy，内存消耗，模型复杂度，或者在性能上很有代表性的算法框架。

hohotiger·2023-04-21 19:32

关于yolov8的一些理解

文章目录1.前言2.创新点及工作3.网络结构3.1BackBone3.1.1C2F3.1.2结构微调3.1.2SPPF3.2Neck3.3Head4.正样本匹配策略4.1静态分配策略&动态分配策略4.2TaskAlignedAssigner5

硝烟_1994·2023-04-21 18:09

前端概括性问题

轻量级框架有Modernizr、underscore.js、backbone.js、Raphael.js等。（理解这些框架的功能、性能、设计原理）前端开发工具：We

未来好好生活·2023-04-21 16:18

darknet-19与darknet53

引言，为什么学这个yolov3用于提取特征的backbone是Darknet-53，他借鉴了yolov2中的网络（Darknet-19）结构，在名字上我们也可以窥出端倪。

Terrence Shen·2023-04-21 16:55

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: Darknet-19

CV经典主干网络(Backbone)系列:Darknet-19作者：JosephRedmon发表时间：2016Paper原文：YOLO9000:Better,Faster,Stronger该篇是CV经典主干网络

kuweicai·2023-04-21 16:52

Darknet19详细原理（含tensorflow版源码）

Darknet19原理Darknet19是一个轻量级的卷积神经网络，用于图像分类和检测任务。

爱笑的男孩。·2023-04-21 16:49

ViTPose

具体而言，ViTPose使用普通和非分层vitTransformer[14]作为backbone来提取给定人物实例的特征图，其中backbone通过掩蔽图像建模借口任务（例如MAE[16]）进行预训练，

向前走就是我·2023-04-21 15:53

自动驾驶感知模块介绍

训练：backbone+head+loss+optimi

电气_空空·2023-04-21 14:39

论文阅读 - End-to-End Wireframe Parsing

文章目录1概述2L-CNN2.1整体架构2.2backbone2.3juctionproposalmodule2.4linesamplemodule2.5lineverificatoinmodule3评价指标参考资料

zjuPeco·2023-04-21 07:22

siamfc-pytorch代码讲解（一）：backbone&head

最近才真正开始研究目标跟踪领域（好吧，是真的慢）。就先看了一篇论文：Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking【ECCV2016workshop】又因为学的是PyTorch框架，所以找了一份比较clean的代码，还是pytorch1.0的：https://github.com/huanglianghua/siamfc-pytorch因为这

赖子啊·2023-04-21 06:40

YOLOv8详解全流程捋清楚-每个步骤

整体架构Backbone：FeatureExtractor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Neck：放在backbone和head之间的，是为了更好的利用backbone提取的特征

德彪稳坐倒骑驴·2023-04-21 01:25

深度学习 Day 31——YOLOv5-Backbone模块实现

深度学习Day31——YOLOv5-Backbone模块实现文章目录深度学习Day31——YOLOv5-Backbone模块实现一、前言二、我的环境三、什么是YOLOv5-Backbone模块？

-北天-·2023-04-20 23:41

ensorFlow 智能移动项目：6~10

——《原则》，生活原则2.3.c六、用自然语言描述图像如果图像分类和物体检测是明智的任务，那么用自然语言描述图像绝对是一项更具挑战性的任务，需

布客飞龙·2023-04-20 16:52

论文解读 | 解耦知识蒸馏

10年来，DNN的变革给计算机视觉领域带来了重大发展，促成了各种实时任务的繁荣，如图像分类、目标检测、语义分割等。

Linux基金会AI&Data基金会·2023-04-20 13:42

【youcans的深度学习 08】PyTorch 数据加载和转换

欢迎关注『youcans的深度学习』系列【youcans的深度学习08】PyTorch数据加载和转换1.机器学习中的数据集2.PyTorch图像分类数据集和自然语言数据集2.1Torchvision中的图像分类数据集

youcans_·2023-04-20 05:52

BiFormer:基于双层路由注意力的视觉Transformer

AI浩·2023-04-20 02:40

PyTorch自定义损失函数实现

1、概述MNIST数据集是广泛用于图像分类任务的数

新缸中之脑·2023-04-19 22:05

【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（单向LSTM，附完整代码和数据集）

当然，你可以根据本教程中得代码，在自定义数据集上训练LSTM图像分类模型。本教程绝对保真，先看一下模型在训练集和测试

机器不学习我学习·2023-04-19 22:04

深度学习-PyTorch 基础

本次实验中，我们将学习PyTorch的基础语法，了解Autograd自动求导机制，并最终利用PyTorch构建可用于图像分类任务的人工神经网络。

Deng872347348·2023-04-19 14:15

YoloV8改进策略：来自谷歌最新的优化器——Lion，在速度和精度上双双提升。Adam表示年轻人不讲武德

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、算法的符号发现2.1、程序搜索空间2.2、高效搜索技术2.3、泛化:方案选择与简化3、Lion的推导与分析3.1、求导3.2、分析4、Lion评估4.1、图像分类4.2

AI浩·2023-04-19 11:34

深度理解PyTorch的WeightedRandomSampler处理图像分类任务的类别不平衡问题

最近做活体检测任务，将其看成是一个图像二分类问题，然而面临的一个很大问题就是正负样本的不平衡问题，也就是正样本（活体）很多，而负样本（假体）很少，如何处理好数据集的类别不平衡问题有很多方法，如使用加权的交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss(weight=weight)），但是更加有效的一个实践是在模型训练的过程中过采样少数类样本，增加这些少数类样本被模型看到的频率。pytorch提供

xiamentingtao·2023-04-19 11:13

backbone

词：backbone英英释义：courageanddetermination例句：HehasacrushonSarah,butdoesn'thavethebackbonetoaskherout.2.体会这个词

哇620·2023-04-19 09:32

【第80篇】Lion：优化算法的符号发现

文章目录摘要1、简介2、算法的符号发现2.1、程序搜索空间2.2、高效搜索技术2.3、泛化:方案选择与简化3、Lion的推导与分析3.1、求导3.2、分析4、Lion评估4.1、图像分类4.2、视觉-语言对比学习

AI浩·2023-04-19 06:04

PyTorch入门教程—手写数字图像分类

文章目录PyTorch入门教程安装PyTorch构建简单神经网络模型训练神经网络模型测试神经网络模型结论PyTorch入门教程PyTorch是一个开源的机器学习框架，可以用于实现深度神经网络模型。本教程将介绍如何使用PyTorch进行简单的神经网络构建和训练任务。安装PyTorch在开始教程之前，需要先安装PyTorch。可以通过以下命令安装PyTorch：pipinstalltorchtorch

百年孤独百年·2023-04-19 01:01

3D目标检测概要及VoxelNet论文和代码解读（1）--Pillar VFE

文章目录3D目标检测概述纯点云数据根据输入表征分类3D目标检测流程OpenPCDet3D目标检测框架模块化模型拓扑设计PCDet主要模块作用Backbone3DBackbone2DDenseHeadRoIHeadVoxelNet

臭皮匠-hfW·2023-04-18 18:36

3D目标检测--PointPillars论文和OpenPCDet代码解读

PointPillars概述3.PointPillars模型3.1PillarFeatureNet3.1.1PillarFeatureNet模块理论解析3.1.2PillarFeatureNet模块代码解析3.2Backbone

臭皮匠-hfW·2023-04-18 18:01

softmax的基本概念

softmax的基本概念分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的4像素分别记为。假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为。

celine_zhou·2023-04-18 16:14

目标检测与图像分类任务的区别

目标检测与图像分类任务的区别图像分类与目标检测出现问题1.大物体难以定位：2.小物体难以检测：图像分类与目标检测图像分类任务侧重于全图的特征提取，深层的特征图分辨率很低。

梦想当极客的小芦·2023-04-18 10:54

改进YOLO系列 | YOLOv5 更换骨干网络之 ConvNeXt

https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt视觉识别的“Roaring20年代”始于视觉变换器（ViTs）的引入，它很快取代了ConvNets，成为最先进的图像分类模型

迪菲赫尔曼·2023-04-18 08:25

yolov8 修改类别自定义数据集

numberofclasses分类数量depth_multiple:0.33#scalesmodulerepeats重复规模width_multiple:0.25#scalesconvolutionchannels缩放卷积通道backbonehead

星月IWJ·2023-04-18 07:09

深度学习模型的Android部署方法

使用背景：将python中训练的深度学习模型（图像分类、目标检测、语义分割等）部署到Android中使用。Step1:下载并集成PytorchAndroid库1、下载PytorchAndroid库。

Neo很努力·2023-04-18 06:48

自然语言处理中词嵌入降维方法-Random Fourier Feature

这种技术特别适用于处理大规模数据集和大规模特征空间的机器学习问题，如图像分类、语音识别、自

高山莫衣·2023-04-18 03:28

【Transformer系列（2）】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超详细讲解

前言注意力机制一直是一个比较热的话题，其实在很早之前就提出了，我们在学习图像分类时在SENet就见到过（直通车：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现

路人贾'ω'·2023-04-17 18:07

【论文精读】PP-YOLOE: An evolved version of YOLO

文章目录前言一、可扩展的Backbone和Neck二、更高效的标签分配策略TAL(TaskAlignmentLearning)三、更简洁有效的ET-Head(EfficientTask-alignedHead

.别拖至春天.·2023-04-17 16:53

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