BackBone 第32页

从DETR backbone 的NestedTensor 到DataLoader, Sampler,collate_fn，再到DETR transformer

1.背景：在DETR中backbone中，resnet50的构建继承了backbonebase的类，backbonebase的前向过程如下，这里引入了NestedTensor类。

wangshuaixian·2022-05-13 07:46

deeplab-v3+原理详解

目录一、deeplab-v3+提出原因与简单介绍二、deeplab-v3+网络结构图三、Encoder1、Backbone（主干网络）——modifiedalignedXception改进后的ResNet

tt丫·2022-05-12 07:51

深度学习之学习（3-4）YOLOV3

从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在Y

light169·2022-05-11 07:12

Pytorch搭建YoloV4目标检测平台实现源码

目录什么是YOLOV4YOLOV4结构解析1、主干特征提取网络Backbone2、特征金字塔3、YoloHead利用获得到的特征进行预测4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制YOLOV4的训练1、YOLOV4

·2022-05-09 15:56

使用PyTorch训练与评估自己的PoolFormer网络

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·2022-05-07 16:01

MobilenetV1、V2、V3系列详解

Mobilenet系列模型作为当前主流的端侧轻量级模型被广泛应用，很多算法都会使用其作为backbone提取特征，这一章对Mobilenet系列模型做一个总结。

Turned_MZ·2022-05-06 07:38

论文阅读 - Video Swin Transformer

文章目录1概述2模型介绍2.1整体架构2.1.1backbone2.1.2head2.2模块详述2.2.1PatchPartition2.2.23DPatchMerging2.2.3W-MSA2.2.4SW-MSA2.2.5RelativePositionBias3

zjuPeco·2022-05-05 07:05

Swin Transformer测试过程

整体结构由四部分构成：backbone、neck、rpn_head、roi_head。

杀生丸变大叔了·2022-05-05 07:49

全网首发，Swin Transformer+FaceNet实现人脸识别

目录一、简介二、SwinTransformer作为Backbone1.SwinTransformer整体结构2.PatchEmbed=PatchPartition+LinearEmbedding3.SwinTransformerBlock

普通网友·2022-05-05 07:00

YOLOV4学习小总结

目录前言1.backbone2.neck3.head4.数据增强5.训练技巧6.训练损失前言论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934YOLOV4就是筛选了一些从YOLOV3

Haohao+++·2022-05-04 07:59

【TPAMI 2022】A Survey on Vision Transformer

WHATContents2.FormulationofTransformer2.1Self-Attention2.2OtherKeyConceptsinTransformer3VISIONTRANSFORMER3.1BackboneforRepresentationLearning3.1.1PureTransformer3.1.2TransformerwithConvolution3.1

_Summer tree·2022-05-03 07:47

计算机视觉基础知识归纳（三）-目标检测

计算机视觉基础知识归纳（三）-目标检测在目标检测中我们把大致分为三个模块：backbone，neck，headbackbone在我们的目标检测网络中，backbone是初步的特征提取，随后将这些提取到的特征图送入

zyfone_cs·2022-05-01 19:20

YOLO系列改进

来源详解YOLOv1BACKBONEGoogleNet缺陷输入图像必须是固定尺寸输出层是全连接层每个网格只输出一个类别训练依赖于物体标注，泛化能力差。

洛北辰南·2022-04-30 09:25

深度详解ResNet到底在解决一个什么问题？

虽然ResNet发布于2015年，但目前仍有大量CV任务用其作为backbone。截止2020年5月1日，ResNet的引用量已达到44224

小白学视觉·2022-04-30 07:47

ResNet到底在解决一个什么问题呢？

ResNet发布于2015年，目前仍有大量CV任务用其作为backbone（尤其是顶会实验比较），而且当前很多网络都在使用残差模块。DeepResidualLear

Amusi（CVer）·2022-04-30 07:38

【YOLOV5-5.x 源码解读】yolov5s.yaml

目录前言1、参数配置2、anchors配置3、backbone4、head5、整体模型总结Reference前言源码：YOLOv5源码.链接:【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航.注释版全部项目文件已上传至

满船清梦压星河HK·2022-04-28 07:23

YOLOV5解析

网络由三个主要组件组成：1）Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。2）Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。

咆哮的大叔·2022-04-28 07:16

【GAN 02】GAN在风格迁移上的应用

本文是对http://www.seeprettyface.com/research_notes.html的学习笔记1.CycleGAN：在传统风格迁移算法中：认为backbone的浅层包含纹理、颜色信息

zzl_1998·2022-04-26 07:11

YOLO v5算法详解

其中：(1)Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2)Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。(3)

一顿能吃五大海碗啊啊啊·2022-04-25 07:12

JavaScript 框架之战结束：React 是最终赢家？

参与者自从JavaScript这场框架“战争”开始以来，Backbone与Sencha等框架逐渐“体力不支”，在战斗中倒下了，它们所遗留下的只有大量需要维护的代码。而存活下来的，像

CSDN资讯·2022-04-21 09:21

mmdetection源码解析

mmdetection开源代码链接：第一章架构设计与实现配置文件:config每个配置文件里有一个metafile.yml的配置文件，给了一个系列(colletions)下的不同实现（不同backbone

yuyuelongfly·2022-04-15 07:21

yolo5的改进策略

目录1、DataAugmentation2、AutoLearningBoundingBoxAnchors-自适应锚定框3、Backbone-跨阶段局部网络(CSP，CrossStagePartialNetworks

DLANDML·2022-04-14 16:46

YOLOv5-5.0v-损失函数（第四篇）

YOLOInputBackboneNeckHead置信度Loss坐标回归Loss分类Lossv1448*448GoogleNetFC*2MSEv232xDarkNet-19PassthroughConvMSEv332xDarkNet

星魂非梦·2022-04-14 16:44

目标检测 YOLOv5 - 损失函数的改进

目标检测YOLOv5-损失函数的改进flyfish完整代码下载地址该改进源码完全兼容原版的YOLOv5:v5版本，同时backbone支持mobilenetv3,shufflenetv2，原有的backbone

TheOldManAndTheSea·2022-04-14 16:09

pytorch中加入注意力机制（CBAM），以yolov5为例

ResNet为例yolo理论解读：yolov5l.yaml；yolo.py主要改.yaml,yolo.py,commom.py这三个文件①.yamlyolov5提供了s、m、l、x四种，CBAM要加在backbone

YY_oot·2022-04-14 07:44

涨点明显，华为提出PyramidTNT：用金字塔结构改进Transformer

ImprovedTransformer-in-TransformerBaselineswithPyramidArchitecture论文：https://arxiv.org/abs/2201.00978代码（刚刚开源）：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones

机器学习社区·2022-04-13 07:38

YOLOE，2022年新版YOLO解读

该检测器的设计机制包括：Anchorfree无锚盒机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet+RMNet)构成使用VarifocalLoss(VFL)和Distributionfocalloss

pogg_·2022-04-12 08:20

【YOLOv5-6.x】解决加入CA注意力机制不显示FLOPs的问题

1、问题描述问题源自之前写的一篇博客：【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN，尝试在YOLOv5的backbone中加入CoordinateAttention

嗜睡的篠龙·2022-04-12 07:58

【YOLOv3 backbone Darknet-53】代码详解并计算模型FLOPs和Params

模型计算量与参数量的计算方式主要有两种，一种是使用thop库，一种是使用torchsummaryX。使用pipinstallthop安装thop库使用pipinstalltorchsummaryX安装torchsummaryX库可直接运行下方代码，结合注释和结果理解两种方式本例中darknet53主要用于yolov3中的主干网络darknet-53网络框图importmathfromcollect

寻找永不遗憾·2022-04-10 15:31

Vue与React的区别和优势对比

React与当时流行的jQuery,Backbone.js和Angular1等框架不同，它的诞生改变了JavaScript的世界。

·2022-04-10 13:26

YOLOv4目标检测-Backbone

YOLOv4代码详解笔记-BackboneBackbone激活函数的定义--Mish全局变量的定义卷积模块的定义--CBM小残差模块的定义--Resunit大残差模块的定义--CSP1大残差模块的定义-

澄鑫·2022-04-10 08:45

论文阅读笔记 | 目标检测算法——EfficientDet（EfficientNet+BiFPN）

.BiFPN2.1Cross-ScaleConnections2.2WeightedFeatureFusion3.EfficientDet4.AblationStudy4.1DisentanglingBackboneandBiFPN4.2BiFPNCross-ScaleConnectionspaper

Clichong·2022-04-10 08:40

睿智的目标检测57——Tensorflow2 搭建YoloV5目标检测平台

睿智的目标检测57——Tensorflow2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

Bubbliiiing·2022-04-10 07:57

学习笔记-FPN(Feature Pyramid Networks)

学习笔记-FPN(FeaturePyramidNetworks)FPNbottom-uppathbackbone：bottom-uppath就是backbone的feedforwardstage:定义：

臭皮匠-hfW·2022-04-09 07:59

Mask R-CNN详解（图文并茂）

MaskR-CNN的创新点有：1.Backbone：ResNeXt-101+FPN2.RoIAlign替换R

liiiiiiiiiiiiike·2022-04-05 22:50

Mask R-CNN详解和安装

Detectron的基干（backbone

weixin_30512089·2022-04-05 22:20

CBNetV2论文的译读笔记

论文名称CBNetV2:ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection摘要如今性能最好的目标检测器在很大程度上依赖于骨干网络，其进步会带来一贯的性能提升

songyuc·2022-04-05 07:56

【第31篇】探索普通视觉Transformer Backbones用于物体检测

摘要我们探索了普通的、非分层的视觉转换器（ViT）作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始ViT架构能够针对对象检测进行微调，而无需重新设计用于预训练的分层主干。通过对微调的最小调整，我们的普通骨干检测器可以获得具有竞争力的结果。令人惊讶的是，我们观察到：（i）从单尺度特征图（没有常见的FPN设计）构建一个简单的特征金字塔就足够了；（ii）使用窗口注意力（没有移位）就足够了跨窗口传播块。通过将普通V

AI浩·2022-04-05 07:30

torch.jit保存，加载模型

ori_backbone.eval()x=torch.randn(1,3,112,112).cuda()traced_cell=torch.jit.trace(ori_backbone,(x))torch.jit.save

AI视觉网奇·2022-04-01 07:25

Spring中的bean概念介绍

1定义Spring官方文档对bean的解释是：InSpring,theobjectsthatformthebackboneofyourapplicationandthataremanagedbytheSp

·2022-03-30 18:25

如何逃离框架孤井？

过去流行的是Angular，然后是React，现在是Vue.js……其他的像Ember、Backbone或Knoc

·2022-03-30 17:31

一点就分享系列（理解篇5）补更必看：SwintransformerV2.0版本的改进以及使用理解(上篇)

晚一些更新剩余的内存优化计算，对于一个全新的backbone我一般使用adm，减小初始学习率还是存在陷入局部最优问题，但是如果只训练某几层结果还是正常的，于是我绝对回炉重修一下）借此机会今

啥都会一点的老程·2022-03-30 15:21

睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台

睿智的目标检测56——Pytorch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

Bubbliiiing·2022-03-30 07:16

过表达载体合成步骤

本文将介绍骨架载体+目的基因序列合成方法在合成之前，应该先确定骨架载体backbone+基因序列。其中，骨架载体是根据自己的实验需要来决定。

种葫芦娃的小爷·2022-03-29 15:21

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

智能算法·2022-03-26 07:23

Yolov5 网络结构

主要理解head和backbone部分，根据需求对模型做修改时主要也是改动backbone部分。#YOLOv5v6.0b

钟鸣_·2022-03-26 07:21

yolo进化史：从yolov1到yolov5之yolov3

CrystalheartLi·2022-03-26 07:17

yolo系列学习笔记----yolov4（SPP原理）

目录1，概述2，yolov4网络结构上的变化2.1，BackBone骨干网络（CSPDarknet53）2.2，增加感受野的SPP结构2.3，特征整合(neck的区别)3，其它的trick3.1常用技巧总结

YOULANSHENGMENG·2022-03-25 09:22

DeepLabV3论文解读（空洞卷积/膨胀卷积理解）

本想直接替换backbone查看结果，但不如借此机会把DeepLabV3好好研究清楚，顺带把分割领域的经典论文研究一遍，于是有了这篇博客~（FCN、SegNet、U-Net、CRF）DeepLabV3结构解读相关的

我喜欢你就像·2022-03-25 07:01

yolov3网络（DarkNet53）结构详解以及Pytorch代码实现

目录引言网络结构讲解网络结构设计理念残差结构步长为2的卷积替换池化层网络性能评估yolov3中Darknet-53网络基于Pytorch的代码实现总结引言yolov3用于提取特征的backbone是Darknet

一颗磐石·2022-03-25 07:39

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