图像分类backbone

14、加州大学圣地亚哥分校、微软公司共同提出：SCHEME Former Backbone 位于孤山之巅的阿肯宝钻

本文由加州大学圣地亚哥分校和美国微软公司于2023年12月1日，在《ComputerScience》期刊上发表，学校和公司已是如雷贯耳，在此不多介绍，老样子，我先对文章模型做一个简单的解说，占个首创位置。两家单位共同提出一种可扩展通道混合器(SCHEME)，可以插到任何的ViT构架中(注意是任何昂！！)，原论文及我个人浅显解读如下：论文链接：[2312.00412]SCHEME:ScalableC
是馒头阿·2023-12-22 17:48

一文了解YOLO家族技术演进史

目标检测任务相关背景知识目标检测模型的解剖结构：backbone,neck,和head物体检测器的架构分为
Garry1248·2023-12-22 11:10

Make your own Pytorch-YOLOv3

MakeyourownPytorch-YOLOv31.主干网络(backbone)YOLOv3主干网络是darknet53,主要是由基本的模块ResBlock连接而成，没有网络分支，前向传播较为简单。
Zannnne·2023-12-22 08:18

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

分类问题一个简单的图像分类问题
羞儿·2023-12-22 08:18

esp32-s3训练自己的数据进行目标检测、图像分类

esp32-s3训练自己的数据进行目标检测、图像分类一、下载项目二、环境三、训练和导出模型四、部署模型五、存在的问题esp-idf的安装参考我前面的文章：esp32cam和esp32-s3烧录human_face_detect
咚咚锵咚咚锵·2023-12-22 08:48

_vue-1

谈谈你对MVVM的理解为什么要有这些模式，目的：职责划分、分层（将Model层、View层进行分类）借鉴后端思想，对于前端而已，就是如何将数据同步到页面上MVC模式代表：Backbone+underscore
beifeng11996·2023-12-21 19:12

【算法面经】九维数据CV算法工程师一面

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐1.详细聊项目2.模型的常见优化方法(1)更换模型backbone等结构(2)数据准确(3)平衡数据解决样本不均衡(4)模型集成等(5)根据loss下降的趋势调整参数3.
深度之眼·2023-12-21 19:11

TransXNet实战：使用 TransXNet实现图像分类任务（二）

设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：TransXNet实战：使用TransXNet实现图像分类任务
AI浩·2023-12-21 17:43

论文解读：SwinTransformer-减少Q、K、V的运算规模

概述以及要解决的问题什么是Bankbone:不论什么模型，用这个backbone提特征，效果大概率非常好直接套用在各种下游任务中要解决的问题：一个block要完成的任务整体网络架构H*W*3卷积->还是
十有久诚·2023-12-21 16:15

python安装paddlehub时出现JSONDecodeError的解决方法

其提供了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审
qq_17219645·2023-12-21 14:26

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（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MobileNetV1，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性，这
Snu77·2023-12-21 12:43

图像分类（手把手教你搭建分类模型）

图像分类是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的目标是将输入的图像分为不同的类别。图像分类在许多应用中都起到关键作用，如人脸识别、物体识别、自动驾驶等。本文将从以下几个方面来阐述图像分类的相关内容。
从懒虫到爬虫·2023-12-21 11:23

29. 深度学习进阶 - 卷积的原理

CNN是现代的机器深度学习一个很核心的内容，就假如说咱们做图像分类、图像分割，图像的切分等等。其实这些过程就是你让计算机能够自动识别，不仅能够识别图像里有什么，还能识别图像里这些东西分别是在什么地方。
茶桁·2023-12-21 09:20

人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别篇）

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型），本期我们使用预训练模型对图片进行识别：KerasCNN卷积神经网络模型训练导入第三方库fromkeras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfromkeras.modelsimportload_modelimportnumpyasnpimportimutilsimpor
人工智能研究所·2023-12-21 09:05

【目标检测实验系列】通过全局上下文注意力机制Global Context Block(GC)融合到YOLOv5案例，吃透简单即插即用注意力机制代码修改要点，举一反三！（超详细改进代码流程）

另外，GC与YOLOv5的C3融合教程见博客：【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：融合GlobalContextBlock全局注意力机制，增强Backbone的特征提取能力，
弗兰随风小欢·2023-12-21 08:07

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：融合Global Context Block全局注意力机制，增强Backbone的特征提取能力，模型高效涨点！（超详细改进代码流程）

第二个：基于YOLOv56.x版本，与Backbone部分的C3结构进行融合，提出一种新的结构C3GC（通读本篇博客需要10分钟左右的时间）。
弗兰随风小欢·2023-12-21 08:06

深度学习的推理部分

在深度学习中，训练和推理是两个阶段：训练阶段：在这个阶段，深度学习模型通过使用大量标记的训练数据进行学习，调整模型的权重和参数，以便使模型能够适应输入数据并执行特定的任务（如图像分类、目标检测、语音识别等
何处不逢君·2023-12-21 05:25

RTDETR论文快速理解和代码快速实现(训练与预测)

文章目录前言一、摘要二、论文目的三、论文贡献四、模型结构1、模型整体结构2、backbone结构3、neck结构4、混合编码器(neck)五、RTDERT模型训练(data-->train)1、环境安装
tangjunjun-owen·2023-12-21 05:41

YOLOv5结构改进——dynamicRELU和可变形卷积(DCN)

基于这个特点，在网络中部署该模块时，不建议放置在backbone中，因为过大的特征图在DCNv2上会产生更大的
didi5939·2023-12-21 01:33

【轻量化篇】YOLOv8改进实战 | 更换主干网络 Backbone 之 RepGhostnet，重参数化实现硬件高效的Ghost模块

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减
w94ghz·2023-12-20 23:22

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（一）之轻量化网络Ghostnet

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-12-20 23:51

YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

我将其替换整个YOLOv8的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT的效
Snu77·2023-12-20 17:20

竞赛保研 YOLOv7 目标检测网络解读

文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章
iuerfee·2023-12-20 17:19

基于卷积神经网络对垃圾分类与应用

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种流行的机器学习模型，常用于图像分类问题。
kdbshi·2023-12-20 15:38

深度学习小白学习路线规划

作为深度学习的初学者，以下是一个建议的学习路线，可以帮助你逐步掌握图像分类、目标检测与跟踪、实例分割和姿态估计：掌握这些，计算机视觉算是入门了！
阿利同学·2023-12-20 08:15

基于ResNet18网络完成图像分类任务

总结在本实践中，我们实践一个更通用的图像分类任务。图像分类（ImageClassification）是计算机视觉中的一个基础任务，将图像的语义将不同图像划分到不同类别。
熬夜患者·2023-12-20 01:15

深度学习 | 大模型领域常见名词解释

例子：一个在特定数据集上训练好的图像分类模型。总的来说，预训练模型是一种通用的模型，可
西皮呦·2023-12-20 01:54

fast.ai 深度学习笔记：第一部分第二课

原文：DeepLearning2:Part1Lesson2作者：HiromiSuenaga论坛笔记本回顾上一课[01:02]我们使用3行代码来构建图像分类器。
布客飞龙·2023-12-20 00:31

yolov5模型

主要包括四个部分：输入端、Backbone、Neck和Prediction（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放（2）Backbone：Focus结构、CSP结构（3）Neck
无名之辈008·2023-12-19 17:03

神经网络以及深度学习案例分析

图像分类案例数据集介绍我们使用的是CIFAR-10数据集，它包含了10个类别的60000张32x32彩色图片。我们的目标是使用深度学习模型对这些图片进行分类。
领筹码大玩家·2023-12-19 15:55

resnet50训练部署教程

1.Resnet50简介ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。
baidu_huihui·2023-12-19 08:05

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类
_用户昵称_·2023-12-19 06:34

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理

以上三个不同位置的振动数据的区别解读1.5官网数据集介绍2数据集分类与制作2.1数据集分类解读2.2数据集处理与制作3基于Python的故障诊断和分类的研究思路3.1关于轴承故障类型分类的方法探讨3.2重点介绍关于轴承故障数据时频图像分类的方法引言本文深入浅出地讲解经典轴
建模先锋·2023-12-19 04:25

MobileOne：移动端高效部署Backbone

并可以推广到多个任务：图像分类、对象检测和语义分割本文目录1MobileOne：1ms推理延
自动驾驶之心·2023-12-19 04:48

Xilinx 7系列FPGA时钟篇(2)_时钟区域简介

作者：XiaoQingCaiGeGe原文链接上一篇介绍了7系列FPGA的整体时钟架构，FPGA是由很多个时钟区域组成，时钟区域之间可以通过ClockBackbone和CMTBackbone来统一工作。
苏十一0421·2023-12-18 22:55

YOLOv3-YOLOv8的一些总结

YOLO系列的网络都由四个部分组成：Input、Backbone、Neck、Predictionhead。
花飞雨追·2023-12-18 13:24

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

参考：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台供本人记录用目录一、LeNet模型二、AlexNet模型三、VGG模型四、GoogLeNet模型五、ResNet模型一、LeNet模型1、模型介绍标LeNet模型网络结构示意图题上述结构是针对手写数字识别任务而设计。第一模块：包含一个卷积层与一个最大池化层，图像尺寸28->24->12，通道数1->6；第二模块：包含一个卷积层与一个
零澪灵·2023-12-18 09:41

计算机视觉07：图像分类

计算机视觉07：图像分类文章目录计算机视觉07：图像分类1.ILSVRC竞赛2.常见CNN1.AlexNet2.VGG3.GoogLeNet1.InceptionV12.InceptionV23.InceptionV34
fafagege11520·2023-12-18 09:09

计算机视觉之旅-入门

计算机视觉的主要研究内容包括:1.图像分类将图像分类到不同的类别,如狗、猫、花等类别。这是计算机视觉的最基本任务。2.物体检测在图像中检测不同的物体实例,并给出其边界框和类别标签。这是计算机
撸码猿·2023-12-18 09:39

18个面向初学者的经典开源计算机视觉项目-图像分类篇Inception(三)

2014年是发展真正流行的图像分类预训练模型的标志性一年。尽管上述VGG-16在当年的ILSVRC中排名第二，但排名第一的不是别人，正是谷歌——通过它的GoogLeNet或Inception。
元宇宙MetaAI·2023-12-18 09:38

植物分类-PlantsClassification

一、模型配置一、backboneresnet50二、neckGlobalAveragePooling三、headfc四、losstype=‘LabelSmoothLoss’,label_smooth_val
机器人图像处理·2023-12-18 09:53

MobileNet V2 图像分类

目录1.MobileNetV1的不足2.MobileNetV22.1InvertedResiduals模块+线性激活2.2关于InvertedResiduals的解释2.3升维3.MobileNetV2网络搭建4.迁移学习分类CIFAR10数据集5.网络在CIFAR10上的表现1.MobileNetV1的不足residual残差模块的使用对网络的梯度更新很有帮助，可以加速网络的训练，以至于resi
听风吹等浪起·2023-12-18 07:53

图像识别完整项目之Swin-Transformer，从获取关键词数据集到训练的完整过程

0.前言图像分类的大部分经典神经网络已经全部介绍完，并且已经作了测试代码已经全部上传到资源，根据文章名或者关键词搜索即可LeNet：pytorch搭建LeNet网络对CIFAR-10图片分类AlexNet
听风吹等浪起·2023-12-18 07:17

深度学习项目实战：垃圾分类系统

就是计算机视觉方向，这里主要讨论图像分类任务–垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候，我就写好了一个版本了。
陶陶name·2023-12-17 23:44

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解前言ResNeXt讲解分组卷积(GroupConverlution
牙牙要健康·2023-12-17 21:47

经典目标检测YOLO系列(一)引言_目标检测架构

经典目标检测YOLO系列(一)引言_目标检测架构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，是目标检测网络最为核心的部分，backbone选择的好坏
undo_try·2023-12-17 21:01

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

YoloV5改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV5的有效涨点

在ImageNet-1K图像分类任务中，T
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:00

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

目录引言1.安装PyTorch2.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里
高斯小哥·2023-12-17 07:48
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