BackBone 第24页

图像ROI区域如何映射到feature map—Mask R-CNN

readimageself.object_detector=torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True,trainable_backbone_layers

ning_ww·2022-11-24 02:48

CenterPoint 源码流程解读（二）

接上一篇CenterPoint源码流程解读（一）CenterPoint源码流程解读（二）主要内容：二.Backbone–特征提取2.1voxelize：体素化2.2点云voxel编码方式：PillarFeatureNet

Darchan·2022-11-24 02:03

DETR、conditional DETR、Deformable DETR

DETR如图所示为DETR模型的结构，其主要由backbone，transformerblock，predictionheads三部分组成。

qq_45836365·2022-11-23 23:33

记录yolov5更改backbone为ShuffleBlock网络迁移训练出错问题以及解决方法

前言:最近在学习yolov5，记录一些报错1.张量不对Sizesoftensorsmustmatchexceptindimension1.Expectedsize16butgotsize8fortensornumber1inthelist.报错信息如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"I:\EnvVariable\ML\Anaconda3\envs\pytor

SniperitfCoder·2022-11-23 22:56

yolov5源码解析(9)--输出

Backbone:NewCSP-Darknet53Neck:SPPF,NewCSP-PANHead:YOLOv3Head这三个输出层分别就是浅、中、深层啦，浅层特征图分辨率是80乘80，中层是

扫地僧1234·2022-11-23 17:45

FAST_RCNN 和 MASK_RCNN对比

FAST_RCNN：Backbone+FPN(可选)+RPN+ROIPooling+检测头MASK_RCNN：B

反正也没人看我的昵称·2022-11-23 17:01

点云 3D 目标检测 - PointPillars

点云3D目标检测-PointPillars1.文章信息2.PointPillars简介2.1算法特点2.2模型结构2.2.1PillarFeatureNet2.2.2Backbone(2DCNN)2.2.3DetectionHead

77wpa·2022-11-23 16:00

yolov5训练coco数据集

backbone中，Focus结构能对特征图进行切片操作（如：4x4x3>>2x2x12)Prediction中，计算损失函数变为GIOU-LOSS,不同于yolov4中的CIOU-LOSS(个人认为是不

m0_51694014·2022-11-23 11:46

『目标检测』YOLO V5(1)：学习笔记

三、Backbone四、Neck五、Head参考链接一、基本知识点积累

libo-coder·2022-11-23 11:01

【目标检测】yolo系列-yolo_v5学习笔记

://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380目录一、Yolov5四种网络模型二、yolo_v5改进点详解1输入端改进1）Mosaic数据增强2）自适应锚框计算3）自适应图片缩放2Backbone

超级无敌陈大佬的跟班·2022-11-23 11:59

卷积神经网络系列以及代码实现继往开来的backbone（Lenet,AlexNet,ZFNet,VggNet,gooleNet,DenseNet,DPN双路网络）

继往开来的backbone（卷积神经网络系列）(Lenet,AlexNet,ZFNet,VggNet,gooleNet,DenseNet,DPN双路网络）LeNet首先看一下网络图这时候的卷积神经网络是没有

just-solo·2022-11-23 09:31

PaddleDetection-PP-YOLOv2 模型

2021SC@SDUSC本周分析PP-YOLO模型库ModelGPUnumberimages/GPUbackboneinputshapeBoxAPvalBoxAPtestV100FP32(FPS)V100TensorRTFP16

烩鳗鱼·2022-11-23 09:26

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for FasterRCNN: Missing key(s) in state_dict:......

ProblemdescriptionRuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforFasterRCNN:Missingkey(s)instate_dict:“backbone.body.conv1

xzw96·2022-11-23 06:50

比SOTA模型更全能！商汤科技和上海人工智能实验室联手打造统一模型架构UniFormer...

本文主要向大家介绍UniFormer，包括ICLR2022接受的videobackbone，以及为下游密集预测任务设计的拓展版本。本套框架在各种任务上都能取得了比现有SOTA模型更好的性能。

PaperWeekly·2022-11-23 04:46

Yolov7-pose 训练body+foot关键点

一、Yolov7介绍：yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head，与yolov5不同的是，将neck层与head层合称为head层，实际上的功能的一样的。

多财多亿,凭亿近人·2022-11-23 02:36

深度学习-yolo-fastestV2使用自己的数据集训练自己的模型

1.关于yolo-fastestV2github地址如下：yolo-fastestV2yolo-fastestV2采用了轻量化网络shufflenetV2为backbone，笔者在这里就不详解yolo-fastestV2

追天一方·2022-11-23 01:13

RetinaNet论文总结（Focal Loss）

本文部分图片来源于上行的参考视频目录一、RetinaNet结构1.Backbone（1

汪老板的员工1228·2022-11-23 00:28

UP-DETR：用无监督的方式对Transformer进行预训练来做物体检测

公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：Synced编译：ronghuaiyang导读不仅对CNN的backbone

ronghuaiyang·2022-11-23 00:00

【mmdetection】

准备环境1.2安装MMDetection1.3安装验证2.整体构建流程（一）[^2]2.1摘要2.2目标检测算法抽象流程2.3MMDetection整体构建流程和思想2.3.1训练核心组件2.3.1.1Backbone2.3.1.2Neck2.3.1.3Head2.3.1.4Enhance2.3.1.5BBoxAssigner2.3.1.6BBo

Howie_tzh·2022-11-22 23:26

论文阅读|TransPose

KeypointLocalizationviaTransformer目录AbstractIntroductionRelatedWorkHumanposeestimationExplainabilityTransformerMethodArchitectureBackboneTransformerHeadResolutionSettingsAttentionsaretheDepe

xiaoweiyuya·2022-11-22 22:41

【Fast-ReID】部署torch保存模型及参数

保存cfg.defrost()cfg.MODEL.BACKBONE.PRETRAIN=Falsemodel=DefaultTrainer.build_model(cfg)Checkpointer(model

wyl2077·2022-11-22 19:19

yolov5简要介绍

1、网络结构：Backbone:Focus+CSPX+SPPfocus作用：通过slice操作，将W、H上的信息融入到通道上，且在下采样过程不带来信息丢失。

maxruan·2022-11-22 19:04

【人脸识别】arcface-pytorch代码解析

参考：https://github.com/ronghuaiyang/arcface-pytorch1.代码结构目录结构如下：配置信息：包含许多训练或者测试的一些信息配置，比如backbone选用的模型结构等

聿默·2022-11-22 18:18

目标跟踪论文（五）：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

DeeperandWiderSiameseNetworksforReal-TimeVisualTracking简述：基于孪生网络的跟踪器通常使用AlxcNet作为backbone，而没有充分利用现在深层网络的优势

Star·端木·2022-11-22 17:21

语义分割之FCN网络详解全卷积网络

spm_id_from=333.788简介：Backbone用的是VGG16(pytorch实现用的是Resnet)

会游泳的小雁·2022-11-22 17:46

YOLO_v6讲解

文章目录一：创新点二：Backbone三：RepPANNeck四：EfficientDecoupledHead五：Anchor-free无锚范式六：SimOTA七：SIoU八：总结一：创新点YOLOv5

江南綿雨·2022-11-22 16:56

OSFormer阅读笔记

目录前言1.模型的特点2.模型结构2.1CNNbackbone2.2位置感知Transformer（LST）2.3粗细特征融合（CFF）2.4动态伪装实例归一化2.5损失函数3.可视化分析参考前言OSFormer

八十八岁扶墙敲码·2022-11-22 15:02

目标检测之YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

Focus3.DecoupledHead解耦头4.SimOTA1.主干网络CSPDarknetyolov3中使用的是Darknet53，CSPDarknet是在其基础上，借鉴CSPNet的经验，产生的Backbone

Diros1g·2022-11-22 15:47

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021论文阅读

调整训练策略数据增强ImprovementDecoupleHeadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositiveSimOTAEnd-to-EndYOLOOtherBackbonesYOLOv5Tiny

Laughing-q·2022-11-22 15:03

基于YoloV5 multi task网络增加分类分支

loss五、最终可视化结果总结前言YoloV5做目标检测任务，但是当我们需要对图像中的目标进行检测，还需要根据图像整体对该图像做分类时，我们可以在Yolo-Detect检测头前加一个分类分支，这样可以在共享Backbone

songlixiangaibin·2022-11-22 14:45

Faster RCNN论文理解

文章目录Faster-RCNN1.Introduction2.RelatedWork3.FasterRCNNRPN之前的CNN(Backbone)3.1RegionProposalNetworks3.1.1Anchors3.1.2LossFunction3.1.3TrainingRPNs3.2SharingFeaturesforRPNandFastRCNN

KirutoCode·2022-11-22 13:07

深度学习中的backbone的意思

深度学习中的backbone的意思BackboneBackbonebackbone原意是指人的脊梁骨，后来引申为支柱、核心的意思，在神经网络中，尤其是CV领域，一般先对图像进行特征提取（常见的有vggnet

墨子王·2022-11-22 11:57

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——卷积层)

利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络数整个检测算法的“骨架”，也被称为BackboneBackbone是物体检测技术的基础，其中也涌现除了多种经典结构

丁天牛·2022-11-22 11:27

深度学习Backbone网络系列（一）

目录AlexNetVGGGoogLeNetInceptionV1InceptionV2&v3InceptionV4，Inception-Res-v1&v2AlexNet2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。ReLU激活函数比Sigmoid性能好，有助于加深网络层次，并在

王吉吉丫·2022-11-22 11:56

目标检测算法的大体框架-------backbone、head、neck

在基于深度学习算法的目标检测算法其实大体上都是由三部分组成的，即backbone、head、neck。整个算法的设计流程基本都是：输入->backbone->neck->head->输出。

北京纯牛奶·2022-11-22 11:22

深度学习-backbone网络模型

1.VGG2.ResNet3.DenseNet4.ResNeXt相关代码参考：PyTorch实现ResNeXt5.ResNeSt在ResNeXt的分组结构基础上，继续对每组划分R个split，执行SplitAttention操作，最后将各个分组concatenate一起，经变换后和原始输入叠加在一起，构成ResNetSt残差模块。思想上类似于ResNeXt和SKNet的结合。SplitAttent

ReaFly·2022-11-22 11:51

深度学习backbone、neck、head等术语解释

backbone：主干网络，用来提取特征，常用Resnet、VGG等head：获取网络输出，利用提取特征做出预测neck：放在backbone和head之间，进一步提升特征的多样性及鲁棒性bottleneck

zyb-小波·2022-11-22 11:20

深度学习中backbone是什么东西

backbone这个单词原意指的是人的脊梁骨，后来引申为支柱，核心的意思在此处的意思是：主干网络主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用这些网络经常使用的是resnetVGG

kyle-fang·2022-11-22 11:49

[计算机视觉]-CVPR2021全新Backbone-ReXNet论文解析与涨点思路理解及pytorch实现

1.资源论文：https://arxiv.org/pdf/2007.00992.pdf代码：https://github.com/clovaai/rexnet2.核心贡献个人认为就是做了一堆实验+数学推导，实质性的东西就是提出了三个设计原则2.1探讨了RepresentationalBottleneck问题RepresentationalBottleneck即特征描述的瓶颈就是中间某层对特征在空间

orangezs·2022-11-22 11:17

深度学习框架-Backbone汇总

Backbone——Neck——Head1.Backbone：翻译为骨干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？

David-Chow·2022-11-22 11:16

【深度学习】Pytorch实现CIFAR10图像分类任务测试集准确率达95%

文章目录前言CIFAR10简介Backbone选择训练+测试训练环境及超参设置完整代码部分测试结果完整工程文件Reference前言分享一下本人去年入门深度学习时，在CIFAR10数据集上做的图像分类任务

嗜睡的篠龙·2022-11-22 11:13

《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》之 corner pooling 解读

Backbone输出两个模块：Top—leftCorner模块和Bottom—rightCorner模块。

月下无人江自流丶·2022-11-22 10:29

【多目标跟踪论文阅读笔记——FairMOT】

多目标跟踪经典论文——FairMOT写在前面1.Abstract2.UnfairnessIssuesinOne-shotTrackers2.1Anchor机制2.2特征图2.3特征图尺寸3.FairMOT3.1Backbone3.2Multi-TaskLearning3.3Association4

书玮嘎·2022-11-22 08:17

如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：如何看待Meta（恺明）论文ViTDet：只用ViT做backbone的检测模型？...

链接：https://www.zhihu.com/question/525167811编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：陈小康https://www.zhihu.com/question/525167811/answer/2419797948从文中的Tab.4,Tab.5的结果来看，同样是IN-21K预训练，ViT-base和Swin-base差距还挺大的。这波结果做上去主要

woshicver·2022-11-22 08:23

【论文笔记】A Survey on Vision Transformer

AbstractPersonalunderstanding2FORMULATIONOFTRANSFORMER3REVISITINGTRANSFORMERSFORNLP4VISIONTRANSFORMER4.1BackboneforRepresentationLearning4.1.1PureTransformer4.1.2TransformerwithConvolution4.1.3Self

来自γ星的赛亚人·2022-11-22 08:41

华为诺亚提出CMT：新视觉Backbone

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AIWalker标题&作者团队CMT:ConvolutionalNeuralNetworksMeetVisionTransformers论文：https://arxiv.org/abs/2107.06263本文是华为诺亚与悉尼大学在Transformer+CNN架构混合方面的尝试，提出了一种同时具有Transformer长

Amusi（CVer）·2022-11-22 08:37

YOLOV1至YOLOV4简介

Backbone：特征提取网络。Neck：特征增强模块。Head：检测模块。主要分为一阶段目标检测和两阶段目标检测。

Ma lidong·2022-11-22 07:44

单阶段目标检测方法SSD介绍与分析

SSD目标检测算法，完整详细讲解SSD（singleshotmulti-boxdetector）1.简介2.模型结构backboneneckheadSSD（singleshotmulti-boxdetector

小林记录·2022-11-22 05:36

maskrcnn简单解析

一、backboneBackbone采用的是ResNet-50或者ResNet-101，作为特征提取器提取特征，我们将输入图像（大小为）通过ResNet后，会得到五层特征图，其尺寸大小依次为：()我们知

曙光_deeplove·2022-11-22 05:29

RepVGG论文详解（超级详细）

RepVGG是2021年发表于CVPR，它和resnet一样是一种图像分类网络，在目标检测中被用作backbone，论文提出一种新型技术称之结构重参数化，简单来说就是对训练出的模型进行等价替换成一个简单的模型

crlearning·2022-11-22 04:24

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