BackBone

YOLOv5：修改backbone为MobileOne

YOLOv5：修改backbone为MobileOne前言前提条件相关介绍MobileOneYOLOv5修改backbone为MobileOne修改common.py修改yolo.py修改yolov5.
FriendshipT·2023-11-02 01:35

将DenseNet换成Resnet——更换深度学习骨干网络

最近我在学习一个手写公式识别的网络，这个网络的backbone使用的是DenseNet，我想将其换成ResNet至于为什么要换呢，因为我还没换过骨干网络，就像单纯拿来练练手，增加我对网络的熟悉程度，至于会不会对模型的性能有所提升
是啊洋呀·2023-11-01 10:41

GhostNet（CVPR 2020）学习笔记 （附代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907v2代码地址：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/blob
无妄无望·2023-11-01 10:20

backbone

1.支柱，脊柱，骨干力量2.勇气，骨气3.courageanddeterminationHehasacrashonSarah,butdoesn'thavethebackbonetoaskherout.Willhehavethebackbonetotellthemwhathethinks
AG皓·2023-10-31 12:08

yolov5网络结构

以下是YOLOv5的网络结构的主要组成部分：Backbone网络：YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干骨干网络。CSPDarknet53是一种修改版的Darknet骨干网
南抖北快东卫·2023-10-31 10:12

YOLO轻量化改进 ， 边缘GPU友好的YOLO改进算法！

此外，作者提出了一种新的迁移学习backbone采用的灵感是来自不同任务的转换信息流的变化，旨在补充特征交互模块，并提高准确性和推理速度的各种边缘GPU设备上的可用性。
code2035·2023-10-30 06:58

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks（2016.6）

文章目录AbstractIntroduction当前最先进目标检测存在的问题针对上述问题，我们提出...OurapproachOverviewBackbonearchitecturePosition-sensitivescoremaps
怎么全是重名·2023-10-29 16:48

minigpt-v2:large language model as a unified interface for vision-lanuage multi-task learning

2.method2.1modelarchitecturevisionbackbone：采用EVA作为视觉backbone，在全部训练中都冻结，图像分辨率为448x448，
Kun Li·2023-10-28 09:01

使用YOLOv5的backbone网络识别图像天气 - P9

目录环境步骤环境设置包引用声明一个全局的设备数据准备收集数据集信息构建数据集在数据集中读取分类名称划分训练、测试数据集数据集划分批次模型设计编写维持卷积前后图像大小不变的padding计算函数编写YOLOv5中使用的卷积模块编写YOLOv5中使用的Bottleneck模块编写YOLOv5中使用的C3模块编写YOLOv5中使用SPPF模块基于以上模块编写本任务需要的网络结构模型训练编写训练函数开始模
好名让狗申请了·2023-10-28 00:53

注册页面 , 验证码倒计时代码的实现

近期因为开发一个新的H5+backbone项目,验证输入手机号验证码倒计时#如上图所示要实现验证码的倒计时的效果首先做页面的布局理清楚页面效果需要实现的逻辑思路对手机号及验证码和密码做正则的规则校验前端样式布局代码获取
冯冯墨墨·2023-10-27 21:01

[论文阅读]VoteNet——基于深度 Hough 投票法的点云3D目标检测

利用点云网络backbone学习点云特征,作为种子点特
一朵小红花HH·2023-10-27 07:35

目标检测算法回顾之Transformer based篇章

基于Transformer的目标检测方法（一）引言（二）概述（三）发展轴预览（四）CNN-backbone系列4.1DETR与CNN-based的区别DETR的网络结构DETR的评价4.2DeformableDETR4.2.0DeformableDETR
xiaobai_Ry·2023-10-26 22:12

第P9周-YOLOv5Backbone模块

CSPBottleneck块和C3类的设计使其非常适合目标检测任务，充分考虑了多尺度特征融合、梯度流动和计算效率等因素。C3类以及CSP（CrossStagePartial）Bottleneck块作为YOLOv5中的一部分，具有以下优势，相对于传统的普通神经网络：特定任务定制：C3类和CSPBottleneck块是专门为目标检测任务设计的。它们在特征提取和融合方面进行了特定的优化，有助于提高目标检
风筝超冷·2023-10-26 00:47

3DIoUMatch-PVRCNN 模型部分

3DIoUMatch-PVRCNN本篇论文的关键代码：Dataset：KittiDatasetSSLModel：PVRCNN_SSL_3DIOU（本篇文章介绍）一、原始PVRCNNPVRCNN的所有模块：MeanVFE,VoxelBackBone8xm
符号看象限_Wangerer·2023-10-25 14:05

Vue与React两个框架的区别和优势对比

React与当时流行的jQuery,Backbone.js和Angular1等框架
华戈的小书·2023-10-25 11:16

Vue 双向数据绑定原理

前言MVVM是与MVC进化出来的，区别在与将view层的数据变动直接响应到viewModel层上而不是响应给model，其表现上最大的区别就在于双向数据绑定功能#双向数据绑定原理简介发布者-订阅者模式（Backbone.js
Sun____·2023-10-25 08:31

Yolov7代码解析

代码解析backbone#-1代表前一层，channel:32size:3stride:1[[-1,1,Conv,[32,3,1]],#0[-1,1,Conv,[64,3,2]],#1-P1/2[-1,1
暗魂b·2023-10-25 05:52

YOLOv5：修改backbone为SPD-Conv

YOLOv5：修改backbone为SPD-Conv前言前提条件相关介绍SPD-ConvYOLOv5修改backbone为SPD-Conv修改common.py修改yolo.py修改yolov5.yaml
FriendshipT·2023-10-24 07:57

YOLOv5/v7/v8改进实验（七）之使用timm更换YOLOv8模型主干网络Backbone篇

前言timm库实现了最新的几乎所有的具有影响力的视觉模型，它不仅提供了模型的权重，还提供了一个很棒的分布式训练和评估的代码框架，方便后人开发。更难能可贵的是它还在不断地更新迭代新的训练方法，新的视觉模型和优化代码。本章主要介绍如何使用timm替换YOLO系列的主干网络。YOLO系列实验实战篇：YOLOv5/v7/v8改进实验（一）之数据准备篇YOLOv5/v7/v8改进实验（二）之数据增强篇YOL
w94ghz·2023-10-24 06:46

opencv dnn模块 示例(19) 目标检测 object_detection 之 yolox

文章目录0、前言1、网络介绍1.1、输入1.2、Backbone主干网络1.3、Neck1.4、Prediction预测输出1.4.1、DecoupledHead解耦头1.4.2、Anchor-Free1.4.3
aworkholic·2023-10-24 03:04

hualinux 1.25：Web开发技术发展史

编程脚本语言：PHP/ASP/JSP四、分布式企业计算平台：J2EE/.Net五、框架横飞的年代：MVC，ORM六、回归Web本质：REST七、浏览器端的魔术：AJAX八、前端MVC：Angular/Backbone
hualinux·2023-10-23 21:34

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（四）之轻量化模型MobileNetV3

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·2023-10-22 13:45

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（四）之轻量化模型MobileNetV3

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·2023-10-22 13:44

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（三）之轻量化模型Shufflenetv2

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·2023-10-22 13:10

论文4问O

文章目录ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetection（ViTDet）Method提出了简单特征金字塔（SFP）网络Backboneadaptation
怎么全是重名·2023-10-22 12:05

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（三）之轻量化模型ShuffleNetV2

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·2023-10-21 06:23

express mysql搭建博客_Vue 全家桶 + Express 实现的博客（后端API全部自己手写）

backbone，AngularJS已成昨日黄花，reactjs如日中天，同时另一更轻量的vue发展势头更猛，号称兼具
铁四角·2023-10-21 03:42

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone之PoolFormer篇

目录一、PoolFormer二、代码实现2.1添加PoolFormer网络2.2注册PoolFormer网络2.3配置yaml文件yolov8-PoolFormer.yaml2.3模型验证2.4模型训练三、总结一、PoolFormer2022CVPR论文链接：MetaFormerIsActuallyWhatYouNeedforVisionPytorchcode：poolformer
w94ghz·2023-10-20 16:13

YOLOv5改进实战（导读篇） | YOLOv5 7.0 网络结构超详细解读

目录一、YOLOv5s网络结构图二、输入端(1)自适应锚框计算1.1计算过程1.2默认锚框1.3自定义锚框1.4手动计算锚框(2)Mosaic数据增强三、Backbone（1）CBS模块（
w94ghz·2023-10-20 16:43

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（二）之轻量化模型GhostnetV2

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·2023-10-20 16:09

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（一）之轻量化模型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·2023-10-20 14:55

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化模型Efficientvit

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·2023-10-20 11:03

transformer学习笔记

新一代的backbone，传统的深度学习依赖于网络结构的设计。
潇萧客·2023-10-20 02:50

vue.js 与传统库jquery开发思路的区别

众所周知最近几年前端发展非常的迅猛，除各种框架如：backbone、angular、reactjs外，还有模块化开发思想的实现库：sea.js、require.js、webpack以及前端上线部署集成工具如
种麦南山下·2023-10-17 20:07

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

CVPR2020V7Mon,27Jul2020引用量：243机构：Google贡献：1>提出了多尺度融合网络BiFPN2>对backbone、featurenetwork、box/classpredictionnetworkandresolution
低吟浅笑·2023-10-16 21:58

2015-4-26分享的PDF

/pan.baidu.com/s/siOS传感器应用开发最佳实践_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF
qq2011705918·2023-10-15 22:16

深度学习算法优化系列四 | 如何使用OpenVINO部署以Mobilenet做Backbone的YOLOv3模型？

前言因为最近在和计算棒打交道，自然存在一个模型转换问题，如果说YOLOv3或者YOLOV3-tiny怎么进一步压缩，我想大多数人都会想到将标准卷积改为深度可分离卷积结构？而当前很多人都是基于DarkNet框架训练目标检测模型，并且github也有开源一个Darknet转到OpenVINO推理框架的工具，地址见附录。而要说明的是，github上的开源工具只是支持了原生的YOLOv3和YOLOV3-t
GiantPandaCV·2023-10-15 20:06

基于YOLOv5的车牌识别系统（YOLOv5+LPRNet）

YOLOv5网络结构图YOLOv5s的网络结构如图1所示，该结构分为四个部分输入端、Backbone（主干网络）、Neck网络和Prediction（输出端）。
txz2035·2023-10-15 19:39

轻量化Backbone | ShuffleNet+ViT结合让ViT也能有ShuffleNet轻量化的优秀能力

视觉Transformer（ViTs）在各种计算机视觉任务中表现出卓越的性能。然而，高计算复杂性阻碍了ViTs在内存和计算资源有限的设备上的适用性。尽管某些研究已经深入探讨了卷积层与自注意力机制的融合，以增强ViTs的效率，但在纯自注意力机制的基础上构建小型但有效的ViTs仍存在知识空白。此外，采用直接策略来减少大型但性能卓越的ViT中的特征通道往往会导致性能显著下降，尽管效率得到改善。为了解决这
xwz小王子·2023-10-15 15:05

opencv dnn模块 示例(18) 目标检测 object_detection 之 pp-yolo、pp-yolov2和pp-yolo tiny

文章目录1、PP-YOLO1.1、网络架构1.1.1、BackBone骨干网络1.1.2、DetectionNeck1.1.3、DetectionHead1.2、Tricks的选择1.2.1、更大的batchsize1.2.2
aworkholic·2023-10-14 02:28

anaconda虚拟环境的创建、删除与查看

1.查看编译环境使用win+R打开命令行窗口，输入"cmd“，进入操作界面2.查看当前python虚拟环境condainfo--env（*代表着你当前的编译所属环境）3.删除yolobackbone环境
不会写代码！！·2023-10-14 01:41

torch.hub.load报错urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: rate limit exceeded

在运行DINOv2的示例代码时，需要载入预训练的模型，比如：backbone_model=torch.hub.load(repo_or_dir="facebookresearch/dinov2",model
一个菜鸟的奋斗·2023-10-14 00:17

Pytorch卷积神经网络经典Backbone(骨干网络)——（VGG）

VGG网络架构：VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成1.1改进：1.更小的卷积核，对比AlexNet，VGG网络使用的卷积核大小不超过33，这种结构相比于大卷积核有一个优点，就是两个33的卷积核堆叠对于原图提取特征的感受野（特征图一个像素融合了输入多少像素的信息决定了感受野的大小）相当于一个55的卷积核（如图），在同等感受野的条件下，两个33卷积之间加入激活函数，其非线性能力比单个5*5
梦在黎明破晓时啊·2023-10-13 16:32

使用adapter微调模型的简单教程

github.com/OpenGVLab/LLaMA-Adapter/tree/main/llama_adapter_v2_multimodal这个连接中有一个大模型微调的例子个人认为adapter只有在backbone
是尘埃呀！·2023-10-13 08:22

chapter 5 Cloud-Enabling Technology

原文：我的blog一.单选题（共10题,40.0分）1EstablishedanddeployedbyISPs,theInternet’slargestbackbone(主干)networksarestrategicallyinterconnectedbycore
举焰·2023-10-13 05:18

7-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
loveX001·2023-10-12 15:53

深度学习基础知识 给模型的不同层 设置不同学习率

深度学习基础知识给模型的不同层设置不同学习率1、使用预训练模型时，可能需要将2、学习率设置方式：1、使用预训练模型时，可能需要将（1）预训练好的backbone的参数学习率设置为较小值，（2）backbone
郭庆汝·2023-10-12 12:27

计算机竞赛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·2023-10-11 09:38

All are Worth Words : A ViT Backbone for Diffusion Models

AllareWorthWords:AViTBackboneforDiffusionModels—CVPR2023论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.12152项目地址：https
通街市密人有·2023-10-11 04:08

【CVPR 2023】 All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models

AllareWorthWords:AViTBackboneforDiffusionModels,CVPR2023论文：https://arxiv.org/abs/2209.12152代码：https:/
m0_61899108·2023-10-11 04:03
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