BackBone

pp-picodet从环境配置到部署全流程（1）——pp-picodet的优势所在

文章目录1.网络结构1.1Backbone1.2Neck1.3Head2.优势总结2.1更快速度2.2更高精度2.3更小体积2.4更易部署  目标检测广泛应用于众多计算机视觉任务，包括自动驾驶、机器人视觉
机器人涮火锅·2023-01-06 20:53

deeplabv1和v2

v2相对于v1，主要变化是换了backbone和使用了aspp这个结构。融合了四种不同尺度的膨胀卷积之后的结果。v3v3里的两种模型结构
ffllxx123·2023-01-06 16:26

PointRCNN之code学习笔记

input->rpn->rpn_cls，rpn_reg,backbone_xyz,backbone_featuresrpn_cls,rpn_reg,backbone_xyz->proposal_layer
daideyun·2023-01-06 12:59

pytorch——训练第一个分离器讲解_项目实践 | YOLO V4万字原理详细讲解并训练自己的数据集（pytorch完整项目打包下载）...

公众号【AI算法修炼营】后台回复【yolov4】即可获取本文的完整源码目录1、什么是YOLOV42、YOLOV4结构解析2.1、主干特征提取网络Backbone3、特征金字塔4、YoloHead利用获得到的特征进行预测
weixin_39878989·2023-01-06 07:27

对于多目标跟踪模型TraDeS的学习与理解

TraDeS之前大多数在线MOT方法的检测器在整个跟踪网络中一般都以backbone作为独立的一部分。也就是说网络的目标检测在没有任何跟踪输入的情况下独立进行。
生命吹起轻叹·2023-01-06 05:18

A survey of self-supervised and few-shot object detection论文整理

文章目录文章思路1.简介2.相关综述3.目标检测的背景4.FSOD5.自监督预训练6.关键&趋势7.相关任务文章思路大致理解一下之后再翻译1.简介直到最近，标准FSOD的过程都是先在ImageNet上预训练一个backbone
qq_41064487·2023-01-05 14:57

RetinaNet算法笔记

RetinaNet算法笔记1.核心思想1.1focalloss损失1.2简单的网络结构2.网络结构2.1backbone网络2.2FPN网络2.3head网络2.3.1分类子网络2.3.2回归子网络3.
ckq3·2023-01-05 12:26

365天深度学习训练营-第P7周：YOLOv5-Backbone/YOLOv5-C3模块实现

目录一、前言二、我的环境三、代码实现1、C3模块2、Backbone模块一、前言>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/xLjALoOD8HPZcH563En8bQ
派大星先生c·2023-01-05 09:07

YOLOv5s.yaml文件解读

目录一、YOLOv5s.yaml内容二、详解2.1参数配置2.2anchors2.3backbone2.4head三、如何调整模型一、YOLOv5s.yaml内容YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型
爱挠静香的下巴·2023-01-05 02:07

[论文笔记] A Survey on Vision Transformer 阅读笔记

ASurveyonVisionTransformer阅读笔记ASurveyonVisionTransformer（TPAMI2022）摘要VisionTransformerBackboneHigh/Mid-levelVisionLow-levelVisionVideoProcessingMulti-ModalTaskEfficientTransformerConclusionandDisscuss
吉他A梦·2023-01-05 01:42

【点云处理之论文狂读前沿版3】——Point Transformer

PointTransformer3.1Background3.2PointTransformerLayer3.3PositionEncoding3.4PointTransformerBlock3.5NetworkArchitecture3.5.1Backbonestructure3.5.2Transitiondown3.5.3Transi
LingbinBu·2023-01-04 19:21

目标检测组件之FPN介绍

arxiv.org/abs/1612.03144FPN网络可以说是一个非常经典的组件，twostage网络中一般都会加上去，能够有效的提升对小目标的检测能力，cascade_rcnn/faster_rcnn+bigbackbone
xuzz_498100208·2023-01-04 18:09

检测器backbone和neck哪个更重要，达摩院新作有不一样的答案

论文名称《GIRAFFEDET：一种heavy-neck的物体检测新范式》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.04256.pdf摘要在传统的目标检测框架中，模型从骨干提取深层潜在特征，然后由颈部模块融合这些潜在特征，捕获不同尺度的信息。由于目标检测的对分辨率的要求比图像识别的要大得多，因此骨干网的计算成本往往占据了大部分推理成本。这种重骨干的设计范式在传统图像识别往目标
pogg_·2023-01-04 18:08

DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

文章目录配置文件：detr3d_res101_gridmask_cbgs.pymodeldict设置模型结构MMDetection3D中dict初始化模型Backbone\NeckHead:Detr3DHeadDetr3DTransformerDecoder
naca yu·2023-01-04 18:37

【mmdetection源码阅读二】configs下的retinanet_r101_fpn_1x.py

前言在mmdetection中，将目标检测的网络框架分为了几个模块：1backbone：通常是FCN网络,用于提取特征图,例如ResNet,MobileNet。
qq_29750461·2023-01-04 18:31

mmdetection2.17自定义模型及修改子模块

mmdetection2.17将模型分为5种类型，本文将围绕这五种类型逐一介绍如何自定义修改：backbone::用一个FCNnetwork(全卷积网络)去提取featuremap,比如：ResNet,
@会飞的毛毛虫·2023-01-04 18:31

语义分割论文阅读——DDRNet：用于实时和准确的道路场景语义分割的深度双分辨率网络

然而，这些实时方法与基于dilationbackbone的模型在性能上仍有很大差距。为了解决这个问
帽子霖轩·2023-01-04 18:50

自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（一）

自动网络搜索多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone，如ResNet,MobileNet，稍作改进构建而成来完成不同任务。
lll423·2023-01-04 18:47

预训练模型与自己模型参数不匹配

但根据实际任务需求，自己搭建的模型往往和通用的Backbone并不能做到网络层的完全一致，无非就是少一些层和多一些层两种情况。1.自己模型层数较少net=...
cxb1998·2023-01-04 10:26

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

研究摘要ThispaperpresentsanewvisionTransformer,calledSwinTransformer,thatcapablyservesasageneral-purposebackboneforcomputervision.ChallengesinadaptingTransformerfromlanguagetovisionarisefromdifferencesbet
南北封魏晋.·2023-01-03 13:38

Faster RCNN中Backbone（ResNet50+FPN）

Backbone这部分展示了使用ResNet50+FPN作为FasterRCNN的特征提取部分importosfromcollectionsimportOrderedDictimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassIntermediateLayerGetter
卡子爹·2023-01-03 10:39

智能数字图像处理之FastRCNN（pytorch）代码解读之train_resnet50_fpn.py

解读create_model方法1.num_classes：分类数2.backbone=resnet50_fpn_backbone()model=FasterRCNN(backbone=backbone
王壹浪·2023-01-03 10:59

【目标检测】|yolov6 结构代码分析

yolov6s整体：model/yolo.pyModel:classModel(nn.Module):def__init__():self.backbone,self.neck,self.detect=
rrr2·2023-01-03 09:33

深度学习常见术语（持续更新...）

1.backbone主干（骨干）网络，一般是指提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，供后面的网络使用。
视觉闫小亘·2023-01-03 08:54

深度学习中的术语

我们在阅读文章的时候，经常看到backboneheadneck这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释：1.backbone：翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，
lmx001206·2023-01-03 08:53

人体姿态估计_HRNet系列

SimpleBaselinesforHumanPoseEstimationandTracking》CVPR2019《DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation》新的backboneCVPR20
ClarissaYL·2023-01-03 07:51

详解HRNet姿态估计算法

文章目录前言HRNet理论HRNet结构细节Backbone设计BasicBlock设计Bottleneck设计FuseLayer设计TransitionLayer设计Neck设计整体代码设计实验Reference
小Aer·2023-01-03 07:47

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的ShuffleNetV1网络教程

1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones
啥都生·2023-01-03 06:06

利用torchvision.models实现卷积神经网络的backbone

文章目录torchvision.models简介格式框架如何改写实现backbone1.新建目录存储backbone模型2.删除分类层3.输出改写3-1.选定特征层3-2.输出通道改写4.预训练权重加载
Los Merengues·2023-01-03 06:33

mmdetection从入门到精通（三）－框架整体结构和源码解读

目录1mmdetection模型组件详解1.1目标检测算法分类1.2model组建和流程1.3整体各个组件模块(1)backbone：(2)neck：(3)head：(4)plugins(enhance
熊猫小妖·2023-01-03 06:51

使用python的parser.add_argument()在卷积神经网络中如何预定义参数？

在训练卷积神经网络时，需要预定义很多参数，例如batchsizebatch_sizebatchsize,backbone,dataset,datasetrootbackbone,dataset,dataset_rootbackbone
big_matster·2023-01-03 06:15

图像分类网络结构（Backbone）---持续更新

一、LeNet1基本信息作者：YannLeCun，1998论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition应用：手写数字识别，LeNet-5代码链接：https://blog.csdn.net/weixin_47166032/article/details/124483718；https://blog.csdn.net/beilizhang
Kinguin_AI·2023-01-02 14:32

睿智的目标检测50——Tensorflow2 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台

分别是：1、主干特征提取网络Backbone，对应图像上的CSPdarknet532、加强特征提取网络，对应图像上的SPP和PANet3、预测网络YoloHead，利用获得到的特征进行预测其中：第一部分主干特征提取网络的功能是进行初步的特征提取
wouderw·2023-01-02 10:08

[COLING 2022] DPTDR: Deep Prompt Tuning for Dense Passage Retrieval

每次检索都必须重新部署一个backbone模型，因为每个任务中的backbone模型的权重是微调的，因此略有不同。
默默无闻的[UNK]·2023-01-02 08:04

Faster-RCNN网络backbone主干网络源码解析

声明：今天我们解析的Faster-RCNN网络底层源码的backbone主干网络是由ResNet和FPN构成，以前也见过VGG的backbone主干网络构成的Faster-RCNN网络，相关论文我之前也草草的过了一遍
福将～白鹿·2023-01-02 07:45

Nips2021(Segmentation) - 高效的语义分割transformer《SegFormer》

整体网络结构讨论与实验回顾代码原文地址原文论文阅读方法三遍论文法初识本文的工作主要是Transformer在语义分割领域的应用，虽然CVPR21已经有SETR（基于ViT）了，但是其本身还是存在不少问题的：①ViT作为backbone
我是大黄同学呀·2023-01-01 14:45

【论文阅读】Gait Quality Aware Network: Toward the Interpretability of Silhouette-Based Gait Recognition

TowardtheInterpretabilityofSilhouette-BasedGaitRecognition摘要Intro本文方法帧质量（FrameQuality）部分质量（PartQuality）部分质量损失训练和评估GQAN-backboneGQAN
Dream_Poem·2023-01-01 12:01

Faster RCNN网络源码解读（Ⅳ） --- Faster R-CNN主体代码执行流程解析

框架图二、结合代码（faster_rcnn_framework.py）2.1FasterRCNNBase类2.2FasterRCNN类一、FasterR-CNN框架图我们获取一张图片后将其输入特征提取网络Backbone
Courage2022·2023-01-01 07:06

yolov5+pyqt目标检测系统

下图是yolov5的网络结构图主要分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。
一晌Leo·2022-12-31 17:40

transformer系列——detr详解

基本思想先来个CNN得到各Patch作为输入，再使用transformer做编码和解码编码方式跟VIT基本一样，重在在解码，Detr假设一张图片中最多有100个物体，直接预测100个坐标框2.整体网络架构backbone
樱花的浪漫·2022-12-31 13:45

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的RepVGG网络教程

1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones
啥都生·2022-12-31 10:31

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

文章目录前言测试环境支持模型（点击跳转到训练自己数据集教程页）训练评估类别激活图可视化前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones视频教程：https
啥都生·2022-12-31 10:31

使用PyTorch训练与评估自己的Res2Net网络教程

1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones
啥都生·2022-12-31 10:30

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的ShuffleNetV2网络教程

1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones
啥都生·2022-12-31 10:00

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的RegNet网络教程

1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones
啥都生·2022-12-31 10:00

一阶段目标检测网络-RetinaNet详解

摘要1，引言2，相关工作3，网络架构3.1，Backbone3.2，Neck3.3，Head4，FocalLoss4.1，CrossEntropy4.2，BalancedCrossEntropy4.3，
嵌入式视觉·2022-12-31 08:45

MMDetection config下模型配置文件解读

modelsettingsmodel=dict(type='FasterRCNN',#model类型pretrained='modelzoo://resnet50',#预训练模型：imagenet-resnet50backbone
wuqingshan2010·2022-12-31 07:05

pytorch中faster-rcnn的一些参数详情

modelsettingsmodel=dict(type='FasterRCNN',#model类型pretrained='modelzoo://resnet50',#预训练模型：imagenet-resnet50backbone
米个蛋·2022-12-31 07:34

mmdetection config文件官方解析

model=dict(type='MaskRCNN',#Thenameofdetectorbackbone=dict(#Theconfigofbackbonetype='ResNet',#Thetypeofthebackbone
Lowerce·2022-12-31 07:32

深度学习多机多卡batchsize和学习率的关系

实验现象是这样的，把resnet50的backbone给冻结了之后，只训练后面的head部分（不是简单的几层FC，还是比较复杂的结构拼了些transformer的block还有很重的MLP），发现不同的学习率会有两个点多的浮动
只会git clone的程序员·2022-12-30 22:25
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