BackBone 第33页

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

个人学习总结（2017-04-24）

还有10天出头离职，接下来要把bootstrap,jquery,backbone,原生js算法的一些东西过一遍转载于:https://www.cnblogs.com/cumting/p/6759732.

weixin_30790841·2022-03-25 02:27

Torchvision模型修改

使用torchvision.models加载的模型默认使用的是BatchNorm，当需要在分布式机器上训练时，我们需要将BatchNorm转换成SyncBatchNorm，可以使用：backbone=models.resnet18

行走江湖要用艺名·2022-03-24 02:00

torchvision tutorial 行人MaskR-CNN pycocotools git安装

行人数据集包含170个图片和345个行人实例修改torchvision模型库一般有两种情况：1.从一个预训练模型开始，只是微调最后一层2.想替换backboneimportosimportnumpyasnpimporttorchfromPILimportI

铁锅炖笨鸽·2022-03-23 21:08

【YOLOv3 net】网络结构及代码详解

1总体介绍yolov3主要包括两部分，一个是主干网络(backbone)部分，一个是使用特征金字塔(FPN)融合、加强特征提取并利用卷积进行预测部分yolov3网络总体框图如下：yolov3网络结构框图

寻找永不遗憾·2022-03-23 11:03

CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.11929.pdf提出的CSPNet，使最先进的方法，如ResNet、ResNeXt和DenseNet成为移动gpu或cpu的轻量级方法。其中一个主要贡献是认识到冗余梯度信息问题，它导致低效的优化和昂贵的推理计算。故提出了利用跨阶段特征融合策略和截断梯度流来增强学习特征在不同层中的可变性。此外，作者还提出了引入Maxout操作来压缩由

小小小～·2022-03-23 11:59

Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture

论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01169一、Res2NetModule本论文所提出的结构如上图中的右侧与现有的增强cnn多层多尺度表示强度的方法不同，本论文在更细粒度的级别上改进了多尺度表示能力。与一些并行工作利用不同分辨率的特征提高多尺度能力不同，本论文提出的多尺度是指更细粒度的多个可用接受域。为了实现这一目标,用一组更小的卷积,取代的n通道的3×3卷积(为了不

小小小～·2022-03-23 11:58

Yolov5-v6.0模型详解

Yolov5-v6.0模型详解先看看yaml文件：可以知道6.0模型主要构成为conv、bottlenet、cs3、sppf、detect层yaml文件如下：#YOLOv5v6.0backbonebackbone

look老猫·2022-03-21 07:22

YOLOV5 网络结构 yaml 文件参数理解

文章目录前言一、ymal文件理解1.模型存在地址2.yaml内容理解1.parameters2.anchors3.backbone、head二、模型解析补充：模型yaml文件中第四参数解释总结前言【个人学习笔记记录

风犬咪咪·2022-03-21 07:55

深度学习之目标检测（五）-- RetinaNet网络结构详解

深度学习之目标检测（五）--RetinaNet网络结构详解深度学习之目标检测（五）RetinaNet网络结构详解1.RetinaNet1.1backbone部分1.2预测器部分1.3正负样本匹配1.4损失计算

木卯_THU·2022-03-21 07:19

ultralytics/yolov5网络模型代码解读

yolov5深度剖析+源码debug级讲解系列（二）backbone构建)YOLOV5训练

Strange_Gu·2022-03-21 07:48

YOLOv4之网络结构剖析

1.yolov4的网络结构yolov4的网络结构包括backboneCSPDarknet53NeckSPPPANetDencePredictionyolohead整个网络结构如下图1所示:图1yolov4

甘先了个生·2022-03-20 06:03

目标检测之YOLOX分享

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX论文：https://arxiv.org/abs/2107.08430速度和检测效果与yolov5对比：首先还是backbone

xuzz_498100208·2022-03-18 05:03

从零开始实现yolox二：网络搭建与导入

网络结构1YOLOX网络结构概览2Backbone3Neck4Head5YOLOBody6权重导入（1）下载模型权重文件（2）解析模型（3）导入模型这篇博客是YOLOX系列中最核心的，也是让人越看越明白的

weixin_44457930·2022-03-18 05:20

YOLOX系列文章（一）：先来看看论文

YOLOX系列文章（一）：先来看看论文YOLOX论文摘要1.介绍2.YOLOX2.1YOLOX-DarkNet532.2其他backbone3.与其他方法的比较4.SPC比赛中第一名5.总结文章下期预告文章下下期预告注

机器视觉全栈er·2022-03-18 05:42

Swin Transformer 来实现行人检测和追踪_副本

aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2022805引入之前使用SwinTransformer实现过图像分类任务今天换个下游任务——目标检测，尝试使用SwinTransformer作为Backbone

AI Studio·2022-03-18 05:39

mmdetection 模型训练技巧

1.预训练模型关于预训练模型，一般的检测都是使用ImageNet预训练的backbone，这是基本配置，官方也支持这种加载方式。

CV-deeplearning·2022-03-18 05:11

angular项目打包_从 Angular 转到 React，网易严选的前端工程化实践

作者|扑扑香来源|严选技术团队前端日益发展，从最初的HTML、CSS、JavaScript三大基础，到后来的jQuery、Backbone、AngularJS，再到现在的Angular、React、Vue

weixin_39616693·2022-03-16 09:03

angular项目打包_从 Angular转到 React，网易严选的前端工程化实践

前端日益发展，从最初的HTML、CSS、JavaScript三大基础，到后来的jQuery、Backbone、AngularJS，再到现在的Angular、React、Vue三大框架流行，技术的演进既带来了更多的可能

weixin_39562928·2022-03-16 09:33

Exploring New Backbone and Attention Module for Semantic Segmentation in Street Scenes笔记

本文创新点:(1)基于resnet101改进了backbonebottleneck指的是残差块（2）介绍了三种attention模块基于通道模块、空间模块和自注意力模块下图为CASMSASMSSM第二部分回顾了前科研者的工作

月下滑板鞋~·2022-03-16 07:16

YOLOX论文翻译

题目：《YOLOX:2021年超越YOLO系列》文章目录摘要一、介绍二、YOLOX2.1YOLOX-DarkNet532.2其他backbones三、与SOTA比较四、流媒体感知挑战第一名(2021年CVPR

秦失其鹿的博客·2022-03-15 07:49

深度学习之学习（3-4）YOLOV4

四、大神接棒：YOLOv44.1简介目前的检测模型通常由两部分组成：Backbone：在ImageNet上预训练的网络主干（pre-trainedonImageNet）GPU：VGG、ResNet、ResNeXt

light169·2022-03-15 07:11

PV-RCNN论文和逐代码解析（二）

第一阶段：1、MeanVFE（voxel特征编码）2、VoxelBackBone8x（3DCNN提取voxel特征）3、HeightCompression（高度方向Z轴堆叠）5、BaseBEVBackbone

NNNNNathan·2022-03-15 07:29

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