BackBone

[论文总结]YOLO v1、YOLO v2、YOLO v3、YOLO v4、YOLOv5

对比维度YOLOv1YOLOv2YOLOv3YOLOv4YOLOv5backboneVGGdarknet19darknet53darknet53darknet53是否有anchor否是是是是anchor
UpCoderXH·2023-08-06 09:49

【计算机视觉】干货分享：Segmentation model PyTorch（快速搭建图像分割网络）

要手写把backbone，手写decoder吗？介绍一个分割神器，分分钟搭建一个分割网络。
旅途中的宽~·2023-08-05 05:38

深度学习（31）——DeformableDETR（2）

`backbone`——Resnet502.`neck`——Channelmapper3.`DeformableDETRHead`4.`DeformableDetrTransformer`5.
柚子味的羊·2023-08-03 17:34

机器学习：9.2 HPO algorithms

SearchSpaceSpecifyrangeforeachhyperparameterHyper-ParameterRangeDistributionmodel(backbone)[mobilenetv
Cache_wood·2023-08-01 03:14

Backbone共享参数，代码出现的一个错误

A-deeply-supervised-image-fusion-network-for-change-detection-in-remote-sensing-images/blob/master/pytorch%20version/DSIFN.py这块是共享一个backbone
_LvP·2023-07-31 06:39

yolov4

SPP，PAN3、分类回归层：YOLOv3（未改变）4、训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、LabelSmoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减5、激活函数：使用Mish激活函数网络结构Backbone
爱吃肉c·2023-07-30 13:13

mmlab的跨库模型使用

mmlab中更换模型backbone为其他代码库的模型以mmseg中使用mmpretrain中的最新模型为例更改_base_中的backbone在config的新文件夹中更改具体的模型参数
HsienWei-Chin·2023-07-30 04:40

mmpose冻结参数训练，如何添加find_unused_parameters参数

mmpose冻结参数训练，如何添加find_unused_parameters参数在backbone下方添加frozen_stages=7即可冻结前7层的参数。
巴啦啦魔仙变！！·2023-07-29 06:21

【Yolo系列目标检测模型】详细整理！更新中

预测过程5）优缺点2、YOLOv22.1、概述/改进整体思路2.2、YOLOv2的改进点/tricks1）Multi-ScaleTraining2）Highresolutionclassifier3）backbone
masterleoo·2023-07-28 21:17

[ADAS预研笔记]基于深度学习的自动驾驶视觉感知算法研究

摄像头感知基本原理摄像头感知的基本原理即从输入图像中获取特征，并将这些特征用于感知任务，其模型训练步骤可结合现代深度学习算法结构归纳如下：输入层输入backbone进行特征提取(neck进行特征的融合与增强
Zhu._.·2023-07-28 16:11

SDN — Google B4 SDN WAN 网络架构

目录文章目录目录GoogleB4SDNWAN网络B4网络架构物理设备层局部网络控制层全局控制层GoogleB4SDNWAN网络Google的WAN有2张网络（TwoBackbones）：B2（Internet-facingWAN
范桂飓·2023-07-28 14:52

backbone

1.Hedidn'thaveenoughbackbonetoapplyforthescholarship.2.Peopleneedenoughbackbonetojumpfromtheconfortzoneandtakenewchallengestobetterthemselves
JennietheQueen·2023-07-28 12:45

每日一词36

1.Hedidn'thavethebackboneandgaveupthescholarshipapplicationatthelastminute.2.当大的机会来临时，你需要勇气去把握。
bryane3124·2023-07-27 19:40

Mask2Former Code Dataflow

1.EntranceMask2Former/mask2former/maskformer_model.pyfeatures=self.backbone(images.tensor)outputs=self.sem_seg_head
ujn20161222·2023-07-27 05:21

YoloV8学习笔记

文章目录1、Backbone1、Backbonecode：importtorchimporttorch.nnasnndefautopad(k,p=None,d=1):#kernel,padding,dilation
全息数据·2023-07-27 02:05

语义分割—1 Mask RCNN

MaskRCNN1Mask-RCNN网络结构1.1Backbone：Resnet1011.2RPNblock1.3RoiAlign+(Reg,Cls)block+Mask2损失Mask-RCNN:Backbone
山居秋暝LS·2023-07-26 08:03

目标检测——SSD模型介绍

目录SSD网络结构backboneextra部分loc和clsPriorBox层先验框的生成方法loc的预测结果模型训练正负样本标记损失函数困难样本挖掘模型预测SSD网络结构backboneextra部分
醋酸洋红就是我·2023-07-25 17:07

复现fcn过程中遇到的问题

第一步：确认输入输出有没有问题检查各层输出的结果，进一步缩小问题范围为检查输出的结果，分别可视化了，vgg_backbone特征层输出、fcn-8shead的输出、在vgg_backbone特征层可视化输出时后面几层看不清
深浅卡布星·2023-07-25 10:23

Bean小结

Bean定义Spring官方文档对bean的解释是：InSpring,theobjectsthatformthebackboneofyourapplicationandthataremanagedbytheSpringIoCcontainerarecalledbeans.Abeanisanobjectthatisins
！！！525·2023-07-24 23:33

关于深度学习的一些概念

网络篇视频讲解：https://www.zhihu.com/zvideo/1339968067628105728字面解释：https://www.zhihu.com/question/399611596Backbone
Thomas_Cai·2023-07-24 15:42

pytorch(九）：YOLOv5-Backbone模块实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P9周：YOLOv5-C3模块实现（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制YOLOv5是目标检测算法，本次课题尝试将其网络结构用在目标识别上，或进行改进形成一个全新的算法。下图为YOLOv5_6.0版本的算法框架图。1开发环境电脑系统：ubuntu16.04编译器：JupterLab语言环境：Pytho
放鹿的散妃·2023-07-24 15:48

MMDetection3D简单学习

我们通常把模型的各个组成成分分成6种类型：编码器（encoder）：包括voxelencoder和middleencoder等进入backbone前所使用的基于体素的方法，如HardVFE和PointPillarsScatter
南徐炼丹大师·2023-07-23 21:45

【目标跟踪】2、FairMOT | 平衡多目标跟踪中的目标检测和 Re-ID 任务 | IJCV2021

文章目录一、背景二、方法2.1Backbone2.2检测分支2.3Re-ID分支2.4训练FairMOT2.5OnlineInference三、效果3.1数据集3.2实现细节3.3消融实验3.4最终效果论文
呆呆的猫·2023-07-23 02:59

【No module named ‘models.backbone‘解决方案】

1在主函数文件加绝对路径importsyssys.path.append("/media/my_pro")2在models文件夹下新建__init__.py文件在models文件夹下新建__init__.py文件的用于表示models属于一个模块或者是包
Dymc·2023-07-23 00:49

Paddleseg模型——OCRNet模型解读

在config中找到关于ocrnet的配置以ocrnet_hrnetw18_cityscapes_1024x512_160k.yml为例ocrnet也是以hrnet作为backbone（骨干网络）hrnet_ocr
weightOneMillion·2023-07-22 14:32

FCOS：全卷积目标检测

在公司做检测的时候，我也思考过：除了在特征融合以及backbone方面，在核心思想两者能否互相借鉴一下，比如用分割思想去解决检测；用检测去辅助分割（毕竟分割是检测更深一层次）。
Congc_fdd6·2023-07-21 06:56

onnx报错 relu6 to ONNX opset version 11 is not supported.

pytorch导出onnx模型代码：onnx_name="faceland_98.onnx"data=torch.rand(1,3,112,112)torch.onnx.export(plfd_backbone
AI视觉网奇·2023-07-20 22:37

YOLOv5s网络模型讲解(一看就会)

yolov5s.yaml解析表3.2、yolov5l.yaml解析表总结前言最近在重构YOLOv5代码，本章主要介绍YOLOv5s的网络结构1、YOLOv5s-6.0组成我们熟知YOLOv5s由三部分组成，分别为backbone
wisdom_zhe·2023-07-20 12:07

学习记录——BiSeNetV1、BiSeNetV2、BiSeNetV3、PIDNet、CMNeXt

ContexPath：上下文路径的backbone可以替换成任意的轻量网络，比如Xce
Chaoy6565·2023-07-20 05:55

带你读论文系列之计算机视觉--ResNet和ResNeXt

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。
进阶媛小吴·2023-07-19 08:24

YOLOv8网络解析

ultralytics/ultralytics论文地址：说是将会发布论文官方说明文档：https://docs.ultralytics.com/YOLOv8网络解析**0前言****1网络结构****Backbone
咚咚锵咚咚锵·2023-07-19 06:54

yolov5（v7.0）网络修改实践一：集成YOLOX的backbone（CSPDarknet和Pafpn）到yolov5（v7.0）框架中

yolov5太好用了，无论是实际做工程还是学习研究，yolov5都比较好上手，而且现在工业界yolov5也应用广泛。但是，作为学习研究，有不少在yolov5之后提出的涨点算法，还是有价值进行研究的，也便于跟进当下研究进展。于是打算在yolov5框架上集成一些优秀算法进行学习研究。这次选的是在yolov5后面提出的YOLOX，具体算法内容就不进行分析解读了，yolox是旷世提出的yolo系列的目标检
清梦枕星河~·2023-07-19 03:19

UNIX网络编程卷一 学习笔记 第二十一章 多播

事实上，基于MBone（MulticastBackbone，一种基于
吃着火锅x唱着歌·2023-07-19 02:02

经典目标检测R-CNN系列(2)Fast R-CNN

同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(PascalVOC数据集上)。
undo_try·2023-07-18 13:13

行为动作识别（二）：SlowFast

Fastpathway，其中Slowpathway采用低采样，高通道数主要提取空时特征；Fastpathway用高时间采样，低通道数量（主要为了降低计算量），来提取时域特征，两个通道都是以3Dresnet作为backbone
qq_41131535·2023-07-18 12:14

论文阅读笔记20.05-第三周：ResNet的多种变种

Reading20.05Week3ResidualAttentionNetworkforImageClassificationRes2Net:ANewMulti-scaleBackboneArchitectureResNeSt
volga_chen·2023-07-18 06:14

目标检测：记录mmdetection替换backbone为ResNeSt

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、基本环境配置二、实现过程1.Defineresnest2.Importthemodule3.适配resnest.py4.适配resnet.py5.Usethebackboneinyourconfigfile
qq_30612045·2023-07-18 06:13

Fater RCNN 试着加入注意力机制模型

最近一直状态不好，从什么时候开始的呢，自己也忘啦，积极的调整和永远的相信自己可以~废话不多说一、源码中给出的resnet50_fpn_backbone，解析1.backbone的body层，也就是resnet
BBQ呀·2023-07-18 06:12

MMDetection中对Resnet增加注意力机制Attention的简单方法

Author:RainfyLee@Version:1.0@Contact:[email protected]'''#hereputtheimportlibimporttorchfrommmdet.models.backbonesimportRe
RainfyLee20·2023-07-18 05:09

目标检测——FasterRCNN原理与实现

目录网络工作流程数据加载模型加载模型预测过程RPN获取候选区域FastRCNN进行目标检测模型结构详解backboneRPN网络anchorsRPN分类RPN回归Proposal层ROIPooling目标分类与回归
醋酸洋红就是我·2023-07-17 07:09

YOLOV8模型训练+部署（实战）

其主要结构如下图所示：从图中可以看出，网络还是分为三个部分：主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head)三个部分。
AI小花猫·2023-07-14 14:13

获取VGG16特征层输出

importtorchimporttorchvisionfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.modelsimportvgg16frommodel_fcn8simportVGGpretrain_backbone
深浅卡布星·2023-07-14 09:37

如何获得BirdTree的一致树（consensus tree）

basetree=birdtree&start_folder=Stage2/有Hackett和Ericson两种backbone。文献中见到的更多的是Hackett。
杨康chin·2023-07-07 19:04

Faster RCNN在pycharm中运行（包括自制数据集）

霹雳吧啦Wzgitclonehttps://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing2文件说明首先找到faster_rcnn├──backbone
没有难学的知识·2023-06-23 19:00

一种人体属性识别的网络结构

1、网络结构如图所示，网络接受一个批量的图像，经过backbone（骨干网络，可以是当前已开源的各种网络，如ResNet、EfficientNet、RepVGG等）提取特征，然后将此特征
叶舟·2023-06-23 03:48

yolov8 源码解读 (part1: backbone, head)

yolov8除了目标检测之外，还有实例分割功能，这里解读检测和分割代码。先上一张结构图，这个图里没有分割模块，后面会在代码里说明分割模块。本篇解读红色框内的部分。可以看到每个模块右边都有一个数字：0，1，…这个数字是模块的顺序编号，按0,1,…,21的顺序进行，而且Concat模块会指定cat哪几个序号的层，如果搞不清Concat中指定的序号到底是哪一层，就根据这个编号找。C2f层具体是什么结构参
蓝羽飞鸟·2023-06-21 23:27

简要介绍 | Backbone与Baseline的区别

注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对Backbone和Baseline进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。
R.X. NLOS·2023-06-21 02:37

如何使用grad-cam对ViT的输出进行可视化（附代码）

使用grad-cam对ViT的输出进行可视化[TOC]前言VisionTransformer(ViT)作为现在CV中的主流backbone，它可以在图像分类任务上达到与卷积神经网络(CNN)相媲美甚至超越的性能
·2023-06-21 02:35

Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))

backbone：进行特征提取。常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet53，SwinTransformer等。
湾仔码农·2023-06-19 15:00

25k字图文解读YOLOv8及实例分割（附python代码）

学习使用未经详细专业审核目录0.引言1.概述1.1Backbone1.2Head1.3Loss1.4Train2.模型结构2.1Backbone和Neck的具体变化2.2Head的具体变化3.Loss计算
猛码Memmat·2023-06-19 14:09
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