BackBone

mmsegmentation修仙之路-bug篇（3）

解决的方法就是不需要在模型的backbone添加‘norm_cfg’。Attr
石头变钻石？·2023-06-13 13:23

365天深度学习训练营-第P9周-YOLOv5-Backbone模块实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制任务：利用yolov5Backbone搭建图像分类网络学习Backbone结构中的细节，思考设计理由YOLOv5-Backbone
_yoking_____·2023-06-12 21:10

BiFPN，one-stage，two-stage

目录BiFPN语义信息单stage物体检测算法双stageskipconnection,low-levelfeature,highlevel-feature,top-dowmpathbackbone通常分为几个
QTreeY123·2023-06-12 15:08

YOLOv5白皮书-第Y6周：模型改进

1.yolov5s.yaml中修改之前的#YOLOv5v6.0backbonebackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,Conv,[64,6,2,2]],#0-
sdnugao·2023-06-11 19:03

YOLOv5白皮书-第Y3周：yolov5s.yaml文件解读

目录一、参数配置二、Anchors配置三、backbone四、Head一、参数配置#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.
派大星先生c·2023-06-11 13:35

[图神经网络]ViG(Vision GNN)网络代码实现

spm=1001.2014.3001.5501代码地址：ViGhttps://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/
ViperL1·2023-06-10 22:15

GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析

GhostNetV2:EnhanceCheapOperationwithLong-RangeAttentioncode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones
00000cj·2023-06-10 19:55

G-GhostNet（IJCV 2022）原理与代码解析

paper：GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperationscode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones
00000cj·2023-06-10 19:55

MobileOne（CVPR 2023）原理与代码解析

paper：MobileOne:AnImprovedOnemillisecondMobileBackboneofficialimplementation：https://github.com/apple
00000cj·2023-06-10 19:55

一些常见的深度学习术语：

在深度学习中，backbone、head和neck通常是用来描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）的架构。
奥里马·2023-06-10 17:39

基于UNnet(backbone=resnet34) 对 PASCAL VOC 的分割

目录1.介绍2.tools代码文件夹2.1get_palette2.2transform3.train部分4.结果展示1.介绍本文使用resnet34作为backbone代替传统unet的vgg，实现对
Henry_zhangs·2023-06-09 15:05

睿智的目标检测66——Pytorch搭建YoloV8目标检测平台

睿智的目标检测66——Pytorch搭建YoloV8目标检测平台学习前言源码下载YoloV8改进的部分（不完全）YoloV8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·2023-06-09 09:04

HaloNets

https://arxiv.org/abs/2103.12731CVPR2021OralScalingLocalSelf-AttentionForParameterEfficientVisualBackbonesAshishVaswani
Vinteuil·2023-06-09 01:37

目标检测复盘 -- 6. YOLOv4

BackboneYOLOv4的骨干是CSPDarknet53CSP结构的作用：1.增强CNN的学习能力2.移出计算瓶颈3.减少内存开销CSP首先将输入的特征层分成两个部分，这里以densenet为例，part2
ShyHG·2023-06-09 00:23

计算机视觉—YOLO V4

计算机视觉—YOLOV41、YOLOV41.1、网络结构1.1.1、BackBone：CSPDarknet531.1.2、Neck：SPP结构1.1.3、Neck：PAN结构1.1.4、YOLOv4整体结构
企鹅家的北极熊·2023-06-08 22:12

结合可变形注意力的视觉Transformer

目录前置内容摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.Transformerbackbone2.2.DeformableCNNandattention3.DeformableAttentionTransformer3.1
tzc_fly·2023-06-08 21:30

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

【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

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

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

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

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

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

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

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

【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

[图神经网络]视觉图神经网络ViG(Vision GNN)--论文阅读

国际惯例：论文地址https://arxiv.org/pdf/2206.00272.pdfgit地址https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones
ViperL1·2023-04-17 02:12

从零开始实现vue-router，了解内部机制

前端路由实现之#hash背景介绍用了许多前端框架来做spa应用，比如说backbone，angular，vue他们都有各自的路由系统，管理着前端的每一个页面切换，想要理解其中路由的实现，最好的方法就是手动实现一个
thunderQin·2023-04-16 19:01

20.11.18

yolo又出新的paper了，这次属于官方改进版（二作就是原yolo的作者），Scaled-yolov4.这篇文章主要是在backbone的架构上做的改进，mAP达到了逆天的55.8%，可见网络架构的调整才是涨点利器
mpcv·2023-04-16 04:24

医学图像分割综述:U-Net系列

摘要引言分类法2DUnet3DU-NetU-Ne的临床意义和疗效Unet扩展跳过连接增强IncreasingtheNumberofSkipConnections在跳过连接中处理特征映射编码器和解码器特征映射的组合BackboneDesignEnhancementsResidualBackbone
松下直子·2023-04-15 22:16

Level3_Unit3_Part1_Vocabulary(3-4)

VocabularyFormsoflifeInstruments对话总结FormsoflifeMammalsarecoveredbyhairorfur,haveabackboneandareworm-blooded
欧洲尤格萨隆·2023-04-14 23:37

EfficientDet：可伸缩且高效的目标检测

EfficientDet的效率][双向特征金字塔网络][结构方面][融合方面][EfficientDet][EfficientDet结构][复合标度][代码解析][实验结果][不同目标检测网络之间的对比][创新点的对比][backbone
Change_ZH·2023-04-14 13:14

siamfc-pytorch代码讲解（三）：demo&track

我之前的两篇博客：siamfc-pytorch代码讲解（一）：backbone&headsiamfc-pytorch代码讲解（二）：train&siamfc代码来自:https://github.com
赖子啊·2023-04-13 22:03

【darknet】darknet——CSPDarknet53网络结构图（YOLO V4使用）

【2020.9.13】发布CSPDarknet53结构图YOLOv4模型由CSPDarknet53作为骨干网络BackBone，下图为自己画的CSPDarknet53的网络结构图：注意：YOLOV4使用时删去了最后的池化层
Jared�·2023-04-13 12:25

Cascade Rcnn 的简单理解

“I”isinputimage,“conv”backboneconvolution
写代码_不错哦·2023-04-12 11:57

YOLOv5知识总结

YOLOv5知识总结1、简介由输入端、Backbone、Neck、预测端组成，如图所示。
宁德杰出青年代表·2023-04-12 03:26

Yolov5一些知识

1.1Yolov5网络结构图eg:Yolov5s2.1Yolov3&Yolov4网络结构图2.1.1Yolov3网络结构图Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构，分为输入端、Backbone
galaxxxy·2023-04-12 03:54

获取DEA清晰图

'''获得清晰图像'''fromDEA_Net.code.model.backboneimportBackbonedefimg2tensor(path):importtorchvision.transformsastransformsimportcv2ascvimg
沈四岁·2023-04-11 04:35

Tesla技术方案深度剖析：自动标注/感知定位/决策规划/场景重建/场景仿真/数据引擎

如果出来更好的BackBone可以替换这部分。一、感知：构建实时的4D自动驾驶场景1.特斯拉摄像头布局特斯拉的摄像头
yessunday·2023-04-10 13:58

(iTPN) Integrally Pre-Trained Transformer Pyramid Networks论文解读

pdf/2211.12735.pdf，代码地址：https://github.com/sunsmarterjie/iTPN本文的突出贡献为提出了将一起预训练(IntegrallyPre-Train)的backbone
yooooo9·2023-04-10 09:49
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