BackBone 第3页

迈向更高质量的深度估计

题目：TowardsHighQualityDepothEstimation摘要目前的深度估计从业人员大多followthesettingsofspecificbackbonewithoutthinkingaboutwhyisthat

prinTao·2024-01-06 13:52

YOLOv8-Seg改进：Backbone改进 | 支持restnet50和restnet101

本文改进：将restnet50和restnet101作为backbone引入到YOLOv8-seg，下表为参数量和计算量的对比layersparametersgradientsGFLOPsyolov8m-seg3312724022727240211

会AI的学姐·2024-01-06 00:43

YOLOv8优化策略：Backbone改进 | 支持restnet50和restnet101

本文改进：将restnet50和restnet101作为backbone引入到YOLOv8，下表为参数量和计算量的对比layersparametersgradientsGFLOPsyolov8m2952585689925856883

会AI的学姐·2024-01-06 00:42

BEVFormer | ECCV2022

转载自:万字长文理解纯视觉感知算法——BEVFormer-知乎BEVFormer的PipelineBackbone+Neck（ResNet-101-DCN+FPN）提取环视图像的多尺度特征；论文提出的Encoder

HHHHGitttt·2024-01-05 01:19

Vue.js双向绑定的实现

实现数据绑定的做法有大致如下几种：发布者-订阅者模式（backbone.js）一般通过sub,pub的

码农随想录·2024-01-04 21:58

Spring高手之路-Spring Bean、Java Bean和对象的区别与联系

什么是对象SpringBean与JavaBean与对象的联系与区别联系区别什么是SpringBean在Spring官方文档中对Bean的解释如下：InSpring,theobjectsthatformthebackboneofyourapplicationandthataremanagedbytheSpringloCcontainerarecal

mi9688·2024-01-04 16:30

霹雳吧啦Wz语义分割学习笔记P7

SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs2016CVPRhttps://arxiv.org/abs/1606.00915换了backbone

Happy_Cabbage·2024-01-03 23:47

小知识点系列(三) 本文(3万字) | PAN与代码复现 | Backbone之FPN与代码复现 | SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC |

小酒馆燃着灯·2024-01-03 20:46

YOLOv5算法进阶改进（10）— 更换主干网络之MobileViTv3 | 轻量化Backbone

前言：Hello大家好，我是小哥谈。MobileViTv3是一种改进的模型架构，用于图像分类任务。它是在MobileViTv1和MobileViTv2的基础上进行改进的，通过引入新的模块和优化网络结构来提高性能。本节课就给大家介绍一下如何在主干网络中引入MobileViTv3网络结构，希望大家学习之后能够有所收获~！前期回顾：YOLOv5算法进阶改进（1）—改进数据增强方式+添加CBAM注意力机制

小哥谈·2024-01-03 04:54

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪（算法介绍和代码）

相较于YOLOv4，YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像，以提高检测精度和速度。

从懒虫到爬虫·2024-01-03 00:06

DetNas(Backbone Search for Object Detection)

arxiv:https://arxiv.org/abs/1903.10979和DetNet（DetNet）目的相似,寻找更合适的目标检测backbone网络。

cshun·2024-01-02 23:32

零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v5算法详解（一）

YOLOv5网络结构1.C3模块：2.SPPF模块3.使用siLU激活函数YOLOv5代码解读1.YOLOv5l.yaml配置文件2.yolo.py文件1.parse_model函数2.从配置文件中提取backbone

杭哈哈·2024-01-02 20:27

论文阅读: AAAI 2022行人重识别方向论文-PFD_Net

Pose-GuidedFeatureDisentanglingforOccludedPersonRe-identificationBasedonTransformer》，论文中提出的PDF_Net模型的backbone

菜鸟的追梦旅行·2024-01-02 03:44

YOLOv8独家原创改进：轻量化自研设计双卷积，重新设计backbone和neck结构，完成涨点且计算量和参数量显著下降

本文自研创新改进：双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积，YOLOv8Conv，从而轻量化YOLOv8，性能如下表，GFLOPs8.1降低至7.6，参数量6.3MB降低至5.8MBlayersparametersGFLOPsMBYOLOv8n16830068188.16.3MByolov8_DualConv17427821467.65.8MB收录YO

AI小怪兽·2024-01-01 15:27

Halcon DL-Model相关算子

(1)create_dl_model_detection(::Backbone,NumClasses,DLModelDetectionParam:DLModelHandle)功能：创建一个用于目标检测或实例分割的深度学习网络

夏雪之晶莹·2024-01-01 09:26

U-ViT：A ViT Backbone for Diffusion Models

文章目录Abstract1.Introduction2.Background3.Method3.1.ImplementationDetails3.2.EffectofDepth,WidthandPatchSize4.RelatedWork5.Experiments5.1.ExperimentalSetup5.2.UnconditionalandClass-ConditionalImageGener

夏小悠·2024-01-01 00:16

我平时常用的分类网络

19021210824【嵌牛导读】自己平时积累了一些pytorch的训练trick，分享给大家【嵌牛鼻子】深度学习，分类网络【嵌牛提问】了解其他的网络吗【嵌牛正文】resnet平时经常用到resnet网络当作backbone

鹏_2857·2023-12-31 03:44

R语言【rgbif】——name_backbone()和name_backbone_verbose()在 GBIF 分类树中查找名称。

Packagergbifversion3.7.8Parametersname_backbone(name,rank=NULL,kingdom=NULL,phylum=NULL,class=NULL,order

ALittleHigh·2023-12-29 16:20

深入理解 YOLOv8：解析.yaml 配置文件目标检测、实例分割、图像分类、姿态检测

目录yolov8导航YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）引言YOLOv8配置文件概览yolov8.yaml1.nc2.scales3.backbone4.headyolov8-seg.yaml1.参数部分

E寻数据·2023-12-29 15:40

YOLOv5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YOLOv5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

Snu77·2023-12-29 12:39

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

我将其替换整个YOLOv5的Backbone，实现了大幅度涨点。

Snu77·2023-12-29 06:11

CS455 Computer Communications and Networking

.[18pt]Thefollowingfigureshows7interconnectedASes:A,B,C,V,W,XandY.ASA,BandCareprovidednetworks(e.g.,backboneASes

_0206girl·2023-12-28 14:42

目标检测-Two Stage-Faster RCNN

文章目录前言一、FasterRCNN的网络结构和流程FasterR-CNN的流程图FasterR-CNN网络结构图（以VGG为backbone）：二、FasterRCNN的创新点三、FasterRCNN

学海一叶·2023-12-28 14:10

每日一词

现象级英语关注|我的每日一词36|backbone每日一词2018.11.05邀请卡backbone.png1.认识这个词（基础篇）词：backbone英英释义：courageanddetermination

莹仔Skye·2023-12-28 09:40

互联网加竞赛 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

Mr.D学长·2023-12-26 16:04

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 2021-11-13

ViT作为Backbone,用类似BERT的方式进行自监督预训练，通过随机遮盖大部分patch让encoder更好地“理解”图片。

不想读Paper·2023-12-25 19:49

BEVFormerV2 论文阅读

论文链接BEVFormerv2:AdaptingModernImageBackbonestoBird’s-Eye-ViewRecognitionviaPerspectiveSupervision0.Abstract

KrMzyc·2023-12-25 09:15

Point-BERT：一种基于Transformer架构的点云深度网络

目录1.前言2.PointTokenization3.TransformerBackbone4.MaskedPointModeling5.ExperimentsReference1.前言从PointNet

程序猿老甘·2023-12-25 06:39

Backbone：深层聚合网络：Deep Layer Aggregation（DLA）

Backbone：DeepLayerAggregation（深层聚合网络，DLA）论文网址：https://arxiv.org/abs/1707.06484论文代码（pytorch）：https://github.com

AIRV_Gao·2023-12-25 00:07

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2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MobileNetV2，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多，其在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中都展现

Snu77·2023-12-24 09:29

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3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MobileNetV3，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器LiteReducedAtrousSpatialPyramidPooling（LR-ASPP），以提升在移动分类、检测和分割任务上的表现。实验表明，Mo

Snu77·2023-12-24 09:29

yolov5 网络结构

特征提取网络（Backbone）：YOLOv5采用C

isserendipity·2023-12-24 06:53

paddle 54 从PaddleClas2.5初始化模型用于迁移学习(LeViT、ReXNet、EfficientNet等)

随着PaddleClas版本代码的迭代，博主以前的一些代码在使用上出现了bug，导致无法初始化模型，具体涉及paddle42将任意paddleclas模型作为paddledetection中的backbone

万里鹏程转瞬至·2023-12-23 13:48

深度学习 Day20——P9YOLOv5-Backbone模块实现

2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2搭建包含Backbone

LittleRuby·2023-12-23 01:39

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

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

_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

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

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

【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

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