BackBone 第17页

python交通标志识别_DataFountain-基于虚拟仿真环境下的自动驾驶交通标志识别 4th...

打个广告：算力充足的大佬可以跑跑mmdetection的SENet-154的backbone，给大伙贡献个coco预训练模型，功在当代，利在千秋啊！

单身的小孩·2022-12-30 17:55

Faster RCNN网络源码解读（Ⅰ） --- Fast RCNN、Faster RCNN论文解读

同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%（在Pascalvoc数据集上）。

Courage2022·2022-12-30 13:44

YOLOv5 自学笔记（持续更新）

目录1YOLOv5五种网络模型1.1YOLOv5网络结构图1.2两个版本的区别2YOLOv5-6.x版本核心基础内容2.1输入端2.2Backbone2.2.1四种结构的参数2.2.2网络深度2.2.3Neck2.2.4

王和秦·2022-12-30 11:35

睿智的目标检测55——Keras搭建YoloV5目标检测平台

睿智的目标检测55——Keras搭建YoloV5目标检测平台学习前言源码下载YoloV5改进的部分（不完全）YoloV5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FPN

普通网友·2022-12-30 10:09

读论文---Scalable Diffusion Models with Transformers

Figure1.Diffusionmodelswithtransformerbackbonesachievestate-of-the-artimagequality.Weshowselectedsamplesfromtwoofourclass-conditionalDiT-XL

计算机视觉-Archer·2022-12-30 10:01

MMdetection框架速成系列第02部分：整体算法流程+模型搭建流程+detection训练与测试核心组件+训练部分与测试部分的核心算法

MMdetection框架速成系列第02部分1MMDetection是什么1.1模型分类2.整体算法流程3detection训练核心组件3.1Backbone3.2Neck3.3Head3.4Enhance3.5BBoxAssigner3.9BBoxSampler3.10BBoxEncoder3.11Loss3.12Trainingtricks4detection

LiBiGo·2022-12-30 08:49

【Transformer】7、TNT: Transformer iN Transformer

3.1TransformerinTransformer3.2NetworkArchitecture四、效果五、代码论文链接：TransformerinTransformer代码链接：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones

呆呆的猫·2022-12-30 02:14

【深度学习】DETR解读

DETR解读文章目录DETR解读1贡献点2模型结构2.1Backbone2.2Transformer2.2.1PositionEmbedding2.2.2Encoder&Decoder2.3Head3损失函数

Beb1997·2022-12-29 17:55

ERNIE模型介绍

https://github.com/PaddlePadd...ERNIE1.0的预训练代码可以查看https://github.com/PaddlePadd...ERNIE1.0使用的是BERT作为backbone

·2022-12-29 17:44

mmdetection源码解读（五）

现在我们开始深入算法模型来学习，这个模块我们尝试自定义一个se_resnet50来学习自定义backbone.在mmdetection/mmdet/models/backbone文件下创建一个senet.py

sdlkjaljafdg·2022-12-29 11:15

目标检测之FCOS算法分析

网络结构(图片来自原论文：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection)在ResNet50Backbone中，C3,C4,C5C3,C4,C5C3,C4

德林恩宝·2022-12-28 18:51

yolov4、yolov5学习笔记（up，霹雳吧）

YOLOV4一、网络结构1.Backbone：cspDarknet53CSPDarknet53采用cspdensenet结构，resblock依旧像yolov3一样2.Neck：SPP,PANspp多尺度融合

m0_59749051·2022-12-28 13:39

Yolov5 学习记录

（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算，自适应图像缩放主要是训练阶段的增强（2）Backbone：融合其他模型的思想Focus结构，CSP结构（3）Neck：FPN+PAN结构（4）Prediction

CV计算机视觉工程师·2022-12-28 13:08

YOLOv5 学习笔记

文章目录简介YOLOv5网络架构YOLOv5基础组件输入端BackboneNeckHead输出端Yolov5四种网络结构的不同点四种结构的参数(s-m-l-x)Yolov5网络结构简介YOLOv5是一种单阶段目标检测算法

THE@JOKER·2022-12-28 13:06

Pytorch笔记：根据参数动态构造模型结构

方法这里以构造VGG模型的结构的backbone为例。

X-ocean·2022-12-28 12:14

论文阅读笔记之——《CBAM: Convolutional Block Attention Module》

https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf代码实现：https://github.com/luuuyi/CBAM.PyTorchhttps://github.com/JunrQ/backbones

gwpscut·2022-12-28 10:33

论文解析[10] Contextual Transformer Networks for Visual Recognition

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.12292文章目录摘要3方法3.1.Multi-headSelf-attentioninVisionBackbones3.2

默_silence·2022-12-28 07:14

推荐系统笔记（十四）：极简图对比学习方法SimGCL

背景SimGCL算法是在基于LightGCN图卷积学习算法的backbone之上，并针对SGL对比学习算法进一步研究，解释了并证明了对比学习中对图结构的改变的作用不大，而影响实验效果的主要因素在于损失函数和嵌入分布均匀性

甘霖那·2022-12-28 07:52

NanoDet 源码解读（inference)

目录网络结构backboneShuffleNetV2GhostPAN整体结构GhostBlockGhostBottleneck图片推理流程图片预处理backbone处理GhostPANtopdownbottomupFPN

蓝羽飞鸟·2022-12-28 03:57

神经网络轻量化改进之CNN架构设计

卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。

AI小白一枚·2022-12-28 02:46

目标检测学习记录汇总

yolov1-v7汇总：【MakeYOLOGreatAgain】YOLOv1-v7全系列大解析（汇总篇）输入侧（图像增强）：【MakeYOLOGreatAgain】YOLOv1-v7全系列大解析（输入侧篇）backbone

We!Y1·2022-12-28 01:49

SMD-Net_首次在立体匹配任务中使用连续变量表示（CVPR 2021）

文章目录概述模型问题定义SMD-NetsbackboneSMD-Head损失函数采样策略实验数据集消融实验不同的输出表达形式：视差回归、单峰拉普拉斯分布与双峰分布不同采样策略不同视差真值分辨率与当前Baseline

F_L_O_W·2022-12-28 01:05

论文阅读：(AAAI2020) 场景文本检测 DBNet + PaddleOCR源码对应

目录引言DBNet整体说明PaddleOCR中相对应的源码(以mv3_det为例)backbone部分neck部分head部分损失部分后处理部分总结引言DBNet算法属于自底向上检测算法，而自底向上检测算法主要是借鉴传统的文本检测思想

Liekkas Kono·2022-12-27 18:10

简记DBNet

KeyWords：dbnetBeijing,2022DBNet网络结构backbone：Resnet18neck：FPNhead：DBHeadfm经过各种卷积上采样4倍得到prob_mask利用bceloss

Mr.RottenPeach·2022-12-27 18:40

ocr表格识别（四）——文本检测DBnet原理及其实现

文本检测DBnet原理及其实现文本检测之DBnet文本检测之DBnet模型构建Backbone选择与构建构建FPN特征金字塔DBhead可微二值化文本检测之DBnetDB(DifferenttiableBinarization

椒椒。·2022-12-27 18:37

行人重识别reid

概述：人体reid可以分为三个大方向：一种是和人脸识别一样，多少个id就是多少个类别，训一个分类模型，然后把backbone的输出作为人体特征。

cv-daily·2022-12-27 17:19

详解ReID的各部分组成及Trick——基于FastReID

一、FastReID的中的baseline文件配置二、Trainingstrategy三、Pre-processing四、Backbone五、Aggregation六、Head七、Loss八、Di

藏晖·2022-12-27 17:47

Fast—ReID使用的各种技巧解析

fast-reid现有的训练策略目录1.数据预处理2.Backbone3.Aggregation4.Head5.loss6.训练策略7.自己的试验1.数据预处理flip（镜像），Randomerasing

猫猫与橙子·2022-12-27 17:17

轻量级CNN架构设计

GiantPandaCV导语卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。

Wang_AI·2022-12-27 14:15

PaddleDetection-YOLOv3模型结构解析（一）

PaddleDetection的流程图modeling/architecture/yolo.py在yaml的配置文件：/configs/_base_/models/yolov3_darknet53.yml'''YOLOv3:backbone

无情铁铲·2022-12-27 14:00

SwinTransformer：使用shifted window的层级Transformer(ICCV2021)

目录摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.CNNandvariants2.2.Self-attentionbasedbackbonearchitecture2.3.Self-attention

tzc_fly·2022-12-27 08:46

CVPR2021|PVT--无卷积密集预测的多功能backbone

前言：卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域取得了显著的成功，几乎成为所有计算机视觉任务中的一种通用和主导方法。受transformer在自然语言处理(NLP)的成功，许多研究人员正试图探索transformer的应用，一些工作模型视觉任务作为字典查找问题可学习查询，并使用transformerdecoder作为一个特定任务的头的CNN主干，如VGG和ResNet。而一些现有技术已经将注意力模块纳

CV技术指南(公众号)·2022-12-27 01:53

记一次迁移学习训练ResNet50分类网络

使用迁移学习训练ResNet50使用迁移学习训练ResNet50，刚开始只修改Linear层，使输出的类别数目和自己定制的数目一样，固定ResNet的backboneTrain了30个epoch但是准确率之后可怜的

weixin_37348409·2022-12-26 23:11

MMDetection2（三）：自定义模型

目录前言一、添加一个新的backbone1、定义一个新的backbone（以MobileNet为例）2、导入新的module3、在配置文件中使用backbone二、添加一个新的necks1、定义一个neck

秋名山翻车的·2022-12-26 15:38

Learning Deep Ship Detector in SAR Images From Scratch

LearningDeepShipDetectorinSARImagesFromScratch1.主要内容存在的问题：提出的方法：结论：2.网络结构backboneSPN---ShipProposalNetworkSDN

Amoni_·2022-12-25 19:59

CVPR 2020 | CenterMask : Anchor-Free 实时实例分割(长文详解)

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1.MaskR-CNN升级，backbone、FPN和head都改进了2.ROIAlign越看越迷了，得跑跑实验了CVPR2020，

小白学视觉·2022-12-25 16:09

目标检测网络 -- FasterRCNN

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档FasterRCNN知识点一、卷积层--backbone特征提取网络二、RPN网络三、ROIPooling四、分类和回归五、训练流程及Loss

风风风风挽丶·2022-12-25 14:21

【CVPR2022】CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows

【CVPR2022】CSWinTransformer:AGeneralVisionTransformerBackbonewithCross-ShapedWindows论文：https://arxiv.org

AI前沿理论组@OUC·2022-12-25 13:11

怎么看神经网络过早收敛_你的神经网络真的收敛了么？

1、为什么小模型的作为backbone效果会差？

weixin_39802962·2022-12-25 12:44

SSD算法

目录SSD算法SSD网络结构backboneextra部分loc和clsPriorBox层先验框的生成方法loc的预测结果模型训练正负样本标记损失函数困难样本挖掘模型预测总结SSD算法学习目标知道SSD

最白の白菜·2022-12-25 07:20

深度学习SSD算法

目录1SSD网络结构1.1backbone1.2extra部分1.3loc和cls1.3.1PriorBox层先验框的生成方法1.3.2loc的预测结果2模型训练2.1正负样本标记2.2损失函数2.3困难样本挖掘

赵广陆·2022-12-25 07:47

深度学习模型剪枝： Pcdet-PointPillars 剪枝流程及结果

1.Pcdet-PointPillars原始模型结构网络部分包含4部分：（1）PillarVFE（2）PointPillarScatter（3）BaseBEVBackbone（4）AnchorHeadSingle

旺仔小姐·2022-12-25 03:24

【mmdetection3d】——04自定义模型

教程4:自定义模型我们通常把模型的各个组成成分分成6种类型：编码器（encoder）：包括voxellayer、voxelencoder和middleencoder等进入backbone前所使用的基于voxel

Kadima°·2022-12-25 03:49

CVPR2022文章速读：MixFormer

arxiv.org/abs/2203.11082Code:https://github.com/MCG-NJU/MixFormer1.文章动机目前的跟踪器大多都是有三部分组成，其中包括了特征提取模块（backbone

冰息·2022-12-24 23:11

MixFormer（论文解读与代码讲解）1

论文地址，代码地址，代码调试问题动机：打破CNN做backbone的僵局。

爱吃糖葫芦的大熊·2022-12-24 23:37

第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

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●参考文章：Pytorch实战|第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现(训练营内部成员可读)●原作者

Jessica2017lj·2022-12-24 18:52

【李沐动手学深度学习】读书笔记 01前言

沐神的课非常好呀，很全面，包括了卷积神经网络的backbone、cv两个细分领域——目标检测和语义分割，原书链接在这里《动手学深度学习》。前言：机器学习基础背景想象一下，你正和你最聪明的一群

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-12-24 15:17

目标检测论文解读Objects as Points：CenterNet

相信读到这里的读者已经对之前的目标检测算法有了一定的了解，所以本文不再对比之前的做法，直接解释centernet的做法，最后进行总结BackBonedetectpointshowcenterbebbox

hhsupremehh·2022-12-24 12:39

YOLOv5配置文件与超参数解析

YOLOv5配置文件与超参数解析一、配置文件1.1模型的深度和宽度1.2Anchors1.3Backbone1.4Head二、初始化超参数2.1hpy超参数2.2训练超参数来源：YOLOv5深度剖析之配置与初始化超参数以

知道的都知道不知道的慢慢了解·2022-12-24 11:44

【论文笔记】BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers(BEIT)

文章目录BEIT:BERTPre-TrainingofImageTransformers基本信息摘要模型结构ImagePatchVisualTokenBackboneNetwork:ImageTransformerPre-tTrainingBEIT

每天想peach·2022-12-23 18:01

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