BackBone 第31页

FCOS代码（一） (demo过程)骨干网络结构详解，mask-rcnn ResNet+fpn

FCOS代码（三）demo过程的整个流程下面是源代码中打印的整体网络结构，然后将其分为ResNet和FPN两部分描述进行描述，config使用的是fcos_imprv_R_50_FPN_1x.yaml，BACKBONE.CONV_BODY

匿名的魔术师·2022-07-19 08:42

An Improved One millisecond Mobile Backbone 论文笔记

AnImprovedOnemillisecondMobileBackbone论文笔记论文链接:https://arxiv.org/abs/2206.04040一、Introduction作者在本文中探索一个新的

Tianchao龙虾·2022-07-19 07:28

论文阅读笔记 | Transformer系列——Transformer in Transformer

TNTApproach2.1Preliminaries2.2TransformerinTransformer2.3Positionencoding3.Resultpaper：TransformerinTransformercode：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones

Clichong·2022-07-19 07:54

目标检测算法——YOLOv5结合BotNet（Transformer）

论文题目：《BottleneckTransformersforVisualRecognition》基于Transformer的新backbone来了！！！

加勒比海带66·2022-07-19 07:34

目标检测 Faster-RCNN网络

文章目录1.网络工作流程1.1数据加载1.2模型加载1.3模型预测过程1.3.1RPN获取候选区域1.3.2FastRCNN进行目标检测2.模型结构详解2.1backbone2.2RPN网络2.2.1anchors2.2.2RPN

落花雨时·2022-07-18 13:39

[2101] [ICCV 2021] Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

papercodeContentIntroductionMethodmodelarchitecturetoken-to-token(T2T)re-structurizationsoftsplitT2TmoduleT2T-ViTbackbonearchitecturevariantsExperimentT2T-ViTonImageNetfromCNNtoViTablationstudyIntrodu

koukouvagia·2022-07-18 07:39

三维目标检测中的RPN网络总结

更过内容更新于个人博客twn29004.top常见的RPN网络Faster-RCNN中的RPN网络在Backbone生成的特征图中，使用大小为3×33\times33×3的卷积处理特征图，针对每一个中心点生成一个

twn29004·2022-07-15 07:58

High-Resolution Network (篇二)：MMpose代码讲解之Backbone及关键点Detector部分

Backbone部分Backbone部分的代码在mmpose\models\backbones\hrnet.py中，该脚本文件调用了ResNet的BasicBlock和Bottleneck，我们只需要关注

@会飞的毛毛虫·2022-07-15 07:44

PAN解读 —— Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network

文章目录简述网络结构BackboneSegmentationHeadFPEMFFMOutputandPixelAggregation（PA）损失函数AggregationLossDiscriminationLoss

aift·2022-07-14 21:30

Pytorch搭建DeepLabv3

Pytorch搭建DeepLabv3前言原理带空洞卷积的backboneASPP输出层代码实现前言学习一下经典语义分割网络DeepLabv3DeepLabv3相比于v1和v2网络的改进在于：①重新讨论了空洞卷积的使用

金渐层猫·2022-07-13 08:29

Deeplabv3+网络结构详解与模型的搭建

DilatedConvolution膨胀卷积二、ASPP与Encoder&Decoder三、深度可分离卷积3.1深度可分离卷积原理3.2深度可分离卷积减小参数量和计算量3.3深度可分离卷积实现细节四、Xception作为BackboneDeepLabv3

binlin1209·2022-07-13 08:39

Visual Attention Network

研究背景对于各种视觉任务来说，例如图像分类、目标检测、语义分割等，一个先进的backbone往往能够显著地提高性能。

名字不如叫摸鱼·2022-07-12 07:36

计算机视觉中的 CNN&Transformer&MLP Backbone网络模型设计前沿研究总结 (持续更新)

简介随着VisionTransformer的发展，利用CNN与Transformer相结合、基于纯Transformer设计的网络架构层出不穷。与此同时，相当一部分研究聚焦于探讨Transformer的必要性，并由此出现了多层感知机(Multilayerperceptron,MLP)、傅里叶变换(Fouriertransform)等替代Transformer组件构建网络模型的研究。本文力图将现有前

幻灵H_Ling·2022-07-10 22:42

faster rcnn学习笔记

通过backbone（主干特征提取网络）提取特征获取共享特征图（featuremap）。

chxing12138·2022-07-10 07:51

论文笔记（十一）【yolov4】详细解析 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

YOLOV4结构解析1，YOLOV4改进的部分（不完全）2、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5，补充5.1yolov4可视化结构（很长）5.2yolov3

CV-杨帆·2022-07-10 07:52

【深度学习】backbone 特征提取网络参数比较【1】

文章目录Alexnet#6110wCSPDarkNet53#2760wCSWinTransformer_tiny_224#2232wDarkNet53#4157wDeiT_base_distilled_patch16_224#8718w这篇https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/125643918在介绍PaddleClas的时候，发现很多

XD742971636·2022-07-09 07:27

【医学分割】u2net

模型提出的主要背景是两部分：1、分割任务的backbone主要是一些预训练模型。因为一些分割backbone的效果没有预训练模型的效果好，所以大家也都采用预训练模型了。

可乐大牛·2022-07-08 07:27

Swin Transformer网络架构、相应改进模块的理解

Swin-Transformer相较于VIT改进的方法：SwinT使用类似CNN中层次化构建方法，这样的backbone有助于在此基础上构建检测和分割任务，而VIT中是直接一次性下采样16倍，后面的特征图都是维持这个下采样率不变

liiiiiiiiiiiiike·2022-07-05 07:10

【图像分类】模型如何搭建/文件如何调用

项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones项目说明：开箱即用，涵盖主流模型的图像分类|主干网络学习/对比/魔改项目视频教程：https://www.bilibili.com

啥都生·2022-07-04 07:41

使用PyTorch训练与评估自己的AlexNet网络教程

文章目录前言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.评估前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-07-04 07:10

[Video Transformer] VTN: Video Transformer Network

GitHubICCV2021Videoactionrecognition总结：相当于把CNN+LSTM结构中的LSTM替换为VTN适用于处理长视频，在inference时可以一次输入整个视频模型框架是模块化的，2Dbackbone

Cherry_qy·2022-07-04 07:35

目标检测学习笔记——相关资料、竞赛及trick

、长宽比3、图像数量是否充分，延伸到类別均衡问题4、人眼观察图像是否有认为旋转，色彩对比度，裁剪等二、数据增强/数据处理（在线、离线）三、postprocess四、模型集成五、训练采样六、模型部分1、backbone2

phily123·2022-07-04 07:50

深度学习之图像分类（一）--分类模型的混淆矩阵

分类模型的混淆矩阵深度学习之图像分类（一）分类模型的混淆矩阵1.混淆矩阵1.1二分类混淆矩阵1.2混淆矩阵计算实例2.混淆矩阵代码3.混淆矩阵用途深度学习之图像分类（一）分类模型的混淆矩阵今天开始学习深度学习图像分类模型Backbone

木卯_THU·2022-07-04 07:44

Video Transformer Network

可与现有backbone结合，使其具有超强视频分类/理解的能力，如ViT/DeiT+VTN真香！训练速度提高了16.1倍，运行速度提高了5.1倍，代码和预训练模型即将开源！

Amusi（CVer）·2022-07-04 07:14

Yolov5从入门到放弃（一）---yolov5网络架构

文章目录YoloV5网络架构总体架构代码部分FOCUS池化PANetYoloV5网络架构总体架构Backbone(主体):Focus,BottleneckCSP,CSPHead:PANet+Dectect

黑猫爱小鹿·2022-07-03 07:04

yolov6解锁了新姿势

本框架同时专注于检测的精度和推理效率YOLOv6主要在BackBone、Neck、Head以及训练策略等方面进行了诸多的改进：统一设计了更高效的Backbone和Neck：受到硬件感知神经网络设计思想的启发

matlab_python22·2022-07-02 07:06

Vue基础知识

1)前端技术发展历程#纯原生JavaScript(原生js)jQuery（仅仅是提高了DOM操作的效率）框架时代框架发展:纯原生js->prototype.js->jQuery.js->backbone.js

牛马小先锋·2022-07-01 18:36

【目标检测】目标检测界的扛把子YOLOv5（原理详解+修炼指南）

文章目录1.YOLO输入端1.1Mosaic数据增强1.2自适应锚框计算1.3自适应图片缩放2.YOLO总体架构图2.1BackBone2.1.1Focus模块2.1.2SPP模块2.1.3CSP_X模块

魏宝航·2022-07-01 07:29

YOLOv5的Backbone详解

YOLOv5的Backbone设计在上一篇文章《YOLOV5的anchor设定》中我们讨论了anchor的产生原理和检测过程，对YOLOv5的网络结构有了大致的了解。

Marlowee·2022-06-30 07:00

YOLOv5尝试修改backbone

本博文记录第一次修改yolov5，只是尝试，不做工程效率的考虑最近尝试修改yolov5的网络结构，在这里记录一下第一步：加入模块代码将模型搭建中所需的模块放入YOLOv5的源码路径models/common.py里，以ShuffleNetV2的InvertedResidual为例：在common.py的顶部加入导入fromtorchimportTensorfromtypingimportCalla

江小白jlj·2022-06-30 07:54

YOLOV5之backbone介绍与迁移使用

1整体架构yolov5的特征提取网络如图所示：该网络兼顾速度与精度，将PAN与PFN深度融合，对不同尺度鲁棒性强，可以即插即用，后接不同的检测器。输入为（btsize，608，608），共包括24层(括号为输出)：(0)focus:(4,64,304,304)(1)conv:(4,128,152,152)(2)BottlenackCSP:(4,128,152,152)(3)conv:(4,256,

杀生丸变大叔了·2022-06-30 07:51

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: EfficientNet

CV经典主干网络(Backbone)系列:EfficientNet作者：MingxingTan等发表时间：2019Paper原文：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks

kuweicai·2022-06-30 07:56

yolo项目汇总

1.YOLOv5https://github.com/ultralytics/yolov5https://github.com/ultralytics/yolov52.YOLOv5-Multibackbone-Compressionhttps

dream_passionately·2022-06-30 07:22

YOLOv5改进：更换骨干网（Backbone）

课程链接：https://download.csdn.net/course/detail/37465PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器，本课程讲述对YOLOv5进行更换骨干网（backbone

bai666ai·2022-06-30 07:18

Yolov5网络修改教程（将backbone修改为EfficientNet、MobileNet3、RegNet等）

整体看起来很复杂，但是不用慌张，本篇文章的主要修改处Backbone（特征提取网络）可以抽象为只有

rglkt·2022-06-30 07:21

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——basenets(BackBones)(一)

首先复现深度学习经典网络模型（basenet）（就是家喻户晓的Backbone，但是我会对Backbone做一些改动，所以这个系列就不叫Backbone，叫basenet）这些网络大都是分类的经典网络（

游客26024·2022-06-30 07:14

目标检测——YOLO系列算法（YOLOv4、YOLOv5）的学习笔记

目录1前言2致谢3YOLO模型列表4模型结构2.1BackboneFocus——网格下采样CSPDarknet532.3Neck——SPP&PANSPP：特征融合PAN：自顶向下的特征融合5后处理算法2.1NMSScreening

songyuc·2022-06-27 09:59

【目标检测】yolo系列：从yolov1到yolov5之YOLOv3详解及复现

看星星的月儿·2022-06-27 09:58

狗都能看懂的CenterNet讲解及代码复现

文章目录前言网络结构Backbone数据读取Loss计算模型预测预测结果后处理预测框转换训练tensorboard可能会出现的现象总结论文:https://arxiv.org/abs/1904.07850

热血厨师长·2022-06-27 07:53

目标检测算法YOLOv4详解

YOLOv4是精度速度最优平衡,各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：YOLOv4介绍YOLOv4框架原理BackBone训练策略BackBone推理策略检测头训练策略检测头推理策略1.YOLOv4

浩瀚之水_csdn·2022-06-27 07:17

目标检测算法——Fast R-CNN

FastR-CNN与R-CNN相同，同样使用VGG16作为网络的backbone，

Clichong·2022-06-24 07:55

使用TensorRT Python API搭建yolov5网络

使用TensorRTPythonAPI搭建yolov5网络网络总览创建网络定义对象BackboneFocusCBLCSPNeckPANetHead附录参考网络总览图1YOLOv5s网络注意：本文以yolov5s-v5.0

wq_0708·2022-06-23 07:11

Yolo v4:目标检测的最佳速度和精度

OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》发表时间及作者：2020CVPR文章目录《YOLOv4：OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》1.YOLOv4介绍2.YOLOv4网络结构2.1Backbone

迪菲赫尔曼·2022-06-23 07:35

【玩转yolov5】使用TensorRT C++ API搭建yolov5s-v4.0网络结构(3)

接上篇【玩转yolov5】使用TensorRTC++API搭建v4.0网络结构(2)，backbone部分已经讲完了，现在进入到neck部分。

昌山小屋·2022-06-23 07:43

基于EasyCV复现ViTDet：单层特征超越FPN

MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-basedMaskR-CNN给出了用ViT作为backbone的MaskR-CNN的训练技巧，并证明了MAE预训练对下游检测任务的重要性。

·2022-06-21 10:39

何恺明团队新作ViTDet：用于目标检测的视觉Transformer主干网络

研究概览ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetecti

机器学习社区·2022-06-16 07:27

【深度学习】Yolov3详解笔记及Pytorch代码

Yolov3详解笔记及Pytorch代码预测部分网络结构backbone：Darknet-53output预测结果的解码训练部分计算loss所需参数pred是什么target是什么loss的计算过程预测部分网络结构

夹猪逃·2022-06-14 10:19

YOLOv5模型改进策略源码示例

YOLOv5模型改进策略源码示例YOLO目标检测算法作为单阶段目标检测算法的代表在各个领域都有广泛的应用，在前几篇文章中我们已经对YOLO的Backbone、Neck、Head进行了较为详细的解读，这篇文章主要是从添加注意力机制来提升

Marlowee·2022-06-12 09:30

更换目标检测的backbone（以Faster RCNN为例）

本博客以FasterRCNN为例，介绍如何更换目标检测的backbone。

@BangBang·2022-06-12 07:53

如何利用Pytorch针对自己所设计的数据集进行的简单迁移学习

以VGG16为Backbone，CIFAR10为数据集，AdamW为梯度下降策略，ReduceLROnPlateau为学习调整机制。

游客26024·2022-06-12 07:00

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