BackBone

前端面试常见概括性问题

轻量级框架有Modernizr、underscore.js、backbone.js、Raphael.js等。
小白菜的前端·2022-02-16 14:18

YOLOX 阅读笔记

文章大部分内容主要来自以下博客：睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台YOLOX深度解析文章目录YOLOX创新点网络架构BackboneNeckHeadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositives
zxm_·2022-02-16 09:09

YOLOX讲解

目录1、基准模型baseline2、Yolox-Darknet532.1输入端2.1.1strongaugmentationMosaic增强Mixup增强2.2backbone2.3Neck2.4Head
weixin_43981952·2022-02-16 09:39

yolox Head-Decoupled head源码解读

目录前言yolox网络结构yoloxhead网络结构head组件及对应源码解码前言yoloxbackbone部分介绍yoloxneck部分介绍yolox:https://github.com/Megvii-BaseDetection
Mr.Q·2022-02-16 09:07

Anchor free系列网络之YOLOX源码逐行讲解篇(七)--Head中Obj_loss、Cls_loss及Reg_loss的计算及反传一

整个YOLOX源码的学习一定要按照以下顺序才能整体串起来：Backbone->FPN->Head->->数据读入源码->数据增强源码->loss计算源码->simOTA源码->demo.py脚本->train.py
@会飞的毛毛虫·2022-02-16 09:37

深度学习 轻量级卷积神经网络设计综述

文章目录前言基本概念感受野分辨率深度宽度下采样上采样参数量计算量卷积计算类型标准卷积深度卷积分组卷积空洞卷积转置卷积可变性卷积其他算子池化全连接计算Addition/ConcatenateChannelshuffle前言卷积神经网络架构设计，又指backbone
hello world3·2022-02-15 19:35

英语流利说 Level3 Unit3 Part1 - Forms of Life & Instruments

FormsofLife生存的形式Mammalsarecoveredbyhairorfur,haveabackboneandarewarm-blooded.哺乳动物被毛或毛皮覆盖，有脊椎骨，是温血动物。
karen_ffda·2022-02-15 15:53

Anchor free系列网络之YOLOX源码逐行讲解篇(六)--Mixup数据增强

整个系列包括：Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解
@会飞的毛毛虫·2022-02-15 07:37

Anchor free系列网络之YOLOX源码逐行讲解篇(五)--mosaic数据增强及数学理解

整个系列包括：Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解
@会飞的毛毛虫·2022-02-15 07:26

Anchor free系列网络YOLOX源码逐行讲解篇四(共十篇，保证逐行讲解，看完就可以自己随便改动网络，而不仅仅做一个调参者，如果不会请制裁我)

整个系列包括：Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解
@会飞的毛毛虫·2022-02-14 07:19

Anchor free系列网络YOLOX源码逐行讲解篇一(共十篇，保证逐行讲解，看完就可以自己随便改动网络，而不仅仅做一个调参者，如果不会请制裁我)

整个系列包括：Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解
@会飞的毛毛虫·2022-02-14 07:19

Anchor free系列网络YOLOX源码逐行讲解篇二(共十篇，保证逐行讲解，看完就可以自己随便改动网络，而不仅仅做一个调参者，如果不会请制裁我)

整个系列包括：Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解
@会飞的毛毛虫·2022-02-14 07:28

Anchor free系列网络YOLOX源码逐行讲解篇三(共十篇，保证逐行讲解，看完就可以自己随便改动网络，而不仅仅做一个调参者，如果不会请制裁我)

整个系列包括：Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解
@会飞的毛毛虫·2022-02-14 07:28

基于MASK RCNN算法实现瑕疵图像识别（准备环境）

Github原代码地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN下载zip即可，该模型的backbone是Resnet101注意该原代码没有预训练的模型，如果需要的话
李京_2934·2022-02-13 21:27

Attention图像上应用个人理解

注意力机制最好不要直接在原有的主干网络（backbone）中添加，以免破坏原有的预训练参数，最好是backbone之后添加。添加时，注意注意输入的channels的数量。
·2022-02-13 17:42

JS入门难点解析

虽然现在有了大量优秀的前端框架，jquery，backbone，angular，react，vue等等，极大地简化了前端开发的工作量。
love丁酥酥·2022-02-12 23:10

Unit 1: Introduction to Biochemistry

Recalltheelementsthataremostabundantinlivingorganisms.Describetheuniquepropertiesofcarbonthatmakeitthebackboneofmanyofthemoleculesoflife.Explainhowtheatomsinvolvedinabondco
英天·2022-02-12 23:29

致初学者的深度学习入门系列（四）—— 深度学习目标检测篇（下）

SSD以VGG-16作为BackBone，并对其进行了一些修改：分别将VGG16的全连接层FC6
Rosen.·2022-02-12 07:53

vue的数据双向绑定的实现

几种实现双向绑定的做法1、发布者-订阅者模式（backbone.js）2、脏值检查（angular.js）3、数据劫持（vue.js）vue.js则是采用数据劫持结合发布者-订阅者模式的方式，通过Object.defineProperty
九又四分之三o·2022-02-11 17:28

Spring学习（四）-Spring Bean

什么是SpringBean官方文档中的定义如下：InSpring,theobjectsthatformthebackboneofyourapplicationandthataremanagedbytheSpringIoCcontainerarecalledbeans.Abeanisanobjectthatisinstantiated
一个菜鸟JAVA·2022-02-11 00:47

backbone

Hedoesn'thavethebackbonetogiveupthescholarshiplastminute.造句一：很多时候就是对自己没信心，没有胆量去尝试新事物。
Helloxr·2022-02-10 22:29

2018-11-05 backbone

backbone英英释义：courageanddetermination例句：HehasacrushonSarah,butdoesn'thavethebackbonetoaskherout."
bobby100305·2022-02-10 20:04

YOLO V3

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/...YOLOV3网络架构backbone：Darknet-53网络结构解析：Yolov3中，只有卷积层，通过调节卷积步长控制输出特征图的尺寸
·2022-02-09 15:19

vue核心之双向绑定

几种实现数据双向绑定的做法：1、发布者－订阅者模式(backbone.js)、脏值检查(angular.js)、数据劫持(vue.js)。
LoveBugs_King·2022-02-07 10:34

2018-11-05 每日一词 36 | backbone

1.认识这个词（基础篇）词：backbone英英释义：courageanddetermination例句：HehasacrushonSarah,butdoesn'thavethebackbonetoaskherout
樱苔·2022-02-07 08:01

Flutter数据管理flutter_redux详解

React用来替代jQuery，Flux用来替换Backbone.js等MVC框架。在MVC的世界里，React相当于V(view)的部分，只涉及页面的渲染。
小小的开发人员·2022-02-06 17:57

《A Survey on Visual Transformer》阅读笔记

用红色标记2.用于视觉的transformer代表性成果二、transformer模型1.原始transformer1.1输入1.2自注意层1.3其他关键细节三、用于视觉的transformer3.1backbone3.1.1iGPT3.1.2ViT3.2
秦失其鹿的博客·2022-02-06 07:08

Level3 Unit3 Part1 Vocabulary -Forms of life

Level3Unit3Part1Vocabulary-Formsoflifemammals（哺乳类动物）arecoveredbyhairorfur（毛皮）,haveabackbone（脊椎）andarewarm-blooded
豆豆的爸爸的笔记·2022-02-05 00:37

03|从Flux到Redux

React和Redux01|Flux从Flux设计理念到设计缺陷,最后引出更好的状态管理ReduxFlux和React同时面世的,FB认为两者结合能够构建大型的JS应用React替换jQueryFlux替换Backbonejs
井润·2022-02-04 22:39

Swin Transformer：Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows （论文阅读笔记）

是基于transformer的backbone网络，屠榜各大视觉任务。
酉意铭·2022-02-04 17:12

python turtle库画圣诞树详细代码教程

1.圣诞树的本体圣诞树本体是这样子的：代码：classTreeBackBone():def__init__(self):pencolor("pink")pensize(10)self.layer1()s
·2021-12-21 13:33

Backbone 之 DetNet：为检测而生（Pytorch实现及代码解析）

背景：前面几节的网络骨架，如VGGNet和ResNet等，虽从各个角度出发提升了物体检测性能，但究其根本是为ImageNet的图像分类任务而设计的。而图像分类与物体检测两个任务天然存在着落差，分类任务侧重于全图的特征提取，深层的特征图分辨率很低；而物体检测需要定位出物体位置，特征图分辨率不宜过小，因此造成了以下两种缺陷：大物体难以定位：对于FPN等网络，大物体对应在较深的特征图上检测，由于网络较深
心之所向521·2021-11-30 22:07

Backbone 之 FPN：特征金字塔 （Pytorch实现及代码解析）

背景：为了增强语义性，传统的物体检测模型通常只在深度卷积网络的最后一个特征图上进行后续操作，而这一层对应的下采样率（图像缩小的倍数）通常又比较大，如16、32，造成小物体在特征图上的有效信息较少，小物体的检测性能会急剧下降，这个问题也被称为多尺度问题。解决多尺度问题的关键在于如何提取多尺度的特征。传统的方法有图像金字塔（ImagePyramid），主要思路是将输入图片做成多个尺度，不同尺度的图像生
心之所向521·2021-11-30 21:25

Backbone 之 Inception：纵横交错 （Pytorch实现及代码解析）

背景：一般来说，增加网络的深度和宽度可以提升网络的性能，但是这样做也会带来参数量的大幅度增加，同时较深的网络需要较多的数据，否则很容易产生过拟合现象。除此之外，增加深度的有一个坏处就是很容易造成梯度消失的现象。由此，ImageNet大赛上，GoogLeNet（Inception）很好地解决了这个问题。Inception基础结构图：Inception特点：采用并行结构代替之前VGG的深度串行结构采用
心之所向521·2021-11-30 19:19

2021-11-29How to produce innovation in science? A summary

Thebackboneofthisbook(InnovationGeneration:HowtoProduceCreativeandUsefulScientificIdeas)canbeabstractedwiththeinitialism
Thinker·2021-11-30 06:06

精细到发丝级别的抠图算法，工程师的浪漫YYDS！

该数据引用公开数据集[1]近期PaddleSeg团队复现了经典Matting算法MODNet，并进行了一定改进，提供了更丰富的backbone模型
·2021-11-24 17:16

【目标检测】yoloV5算法详解

一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的
易水潇潇666·2021-11-23 23:28

得物技术基于自注意机制的图像识别算法

在不同的CV任务重，即使发展多年，都一直保留着利用训练好的图像识别任务重的模型权重，作为backbone用于加速训练收敛的作用。
·2021-11-19 19:49

MMEditing如何添加自己的新模型

因为自己平时做超分辨率，所以这里用BasicVSR的改动作为例子，一般需要在MMEditing中添加三个文件：配置，backbones以及restores。
ACALJJ32·2021-11-14 19:04

基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)

项目使用librosa进行音频信号处理，backbone使用mobilenet_v2，在Urbansound8K数据上，最终收敛的准确率在训练集99%，测试集82%，如果想进一步提高识别准确率可以使用更重的
·2021-10-29 20:31

基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)

项目使用librosa进行音频信号处理，backbone使用mobilenet_v2，在Urbansound8K数据上，最终收敛的准确率在训练集99%，测试集82%，如果想进一步提高识别准确率可以使用更重的
pan_jinquan·2021-10-19 09:00

Visoin MLP之CycleMLP A MLP-like Architecture for Dense Prediction

www.yuque.com/lart/pa...从摘要读文章ThispaperpresentsasimpleMLP-likearchitecture,CycleMLP,whichisaversatilebackboneforvisualrecognitiona
·2021-10-13 11:13

YOLO系列阅读笔记V1 V2 V3 V4

文章目录YOLOV1创新点gridcell置信度例子网络架构BackboneNeckHead损失函数优缺点YOLOV2创新点BatchNormalization批量标准化HighResolutionClassifier
zxm_·2021-09-28 15:52

【目标检测】YOLOV4网络结构解析--不断后续补充

YOlOv4网络组成YOLOV4原论文中对现有的目标检测网络结构进行了归纳，分为四部分：Input----网络的输入Backbone—用来从输入
你好啊：）·2021-09-20 20:37

YoloX_s网络模型

YoloX_s输出的网络结构如下：YOLOX((backbone):YOLOPAFPN((backbone):CSPDarknet((stem):Focus((conv):BaseConv((conv)
Joejwu·2021-09-08 16:02

YOLO-v3论文笔记

按照第一个标签预测计算正确率，即为Top1正确率；前五个标签中只要有一个是正确的标签，则视为正确预测，称为Top5正确率YOLOv3使用的backbone是Darknet-53，他是在YOLOv-2上改进的
weixin_43981952·2021-08-17 15:35

中国软件杯——行人检测与跟踪（GitHub地址：https://github.com/dddlli/Swin-Transformer-Object-Detection-PaddlePaddle）

Swin-Transformer-Object-Detection-PaddlePaddle）一、算法设计(一)行人检测部分1.Swin-Transformer作为Faster—RCNN和YOLOV3的backbone
dddlli·2021-07-13 11:24

Swin Transformer详解

该文介绍了一种新的Transformer，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉的通用backbone。
需要睡觉的猫·2021-07-09 00:57

backbone

Hedidn’thavethebackboneandgaveupapplicationforscholarshipinthelastminute.造句:Weshouldhavebackboneinthefaceofdanger
白痴上神·2021-06-26 18:32

redux快速学习指南

React用来替代jQuery，Flux用来替换Backbone.js等MVC框架。在MVC的世界里，React相当于V(view)的部分，只涉及页面的渲染。
小小的开发人员·2021-06-24 17:49
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