BackBones

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

mmdetection组件构成与注册表分析

将一般的目标检测算法分成了几个不同的模块,在使用时只需要在配置文件中声明各个模块使用的组件名称和参数,就可以像搭建积木一样搭建一个完整的目标检测模型;基本组件mmdetection的组件大多数以类的形式定义:BACKBONES

寒夏凉秋·2023-10-09 20:35

【YOWO代码解析】

文章目录1.backbones_2d&backbones_3d2.cfg（config）2.1ava.yaml（jhmdb.yaml、ucf24.yaml）2.2ava_categories_count.json

三木今天学习了嘛·2023-10-07 11:30

MMDetection3D简单学习

颈部网络（neck）：位于backbones和heads之间的组成模块，如FP

南徐炼丹大师·2023-07-23 21:45

使用PyTorch训练与评估自己的T2T-ViT网络

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2023-06-15 23:52

[图神经网络]ViG(Vision GNN)网络代码实现

spm=1001.2014.3001.5501代码地址：ViGhttps://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/

ViperL1·2023-06-10 22:15

GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析

GhostNetV2:EnhanceCheapOperationwithLong-RangeAttentioncode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones

00000cj·2023-06-10 19:55

G-GhostNet（IJCV 2022）原理与代码解析

paper：GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperationscode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones

00000cj·2023-06-10 19:55

[图神经网络]视觉图神经网络ViG(Vision GNN)--论文阅读

国际惯例：论文地址https://arxiv.org/pdf/2206.00272.pdfgit地址https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones

ViperL1·2023-04-17 02:12

InsightFace: 2D和3D人脸分析项目

网络的backbones包括ResNet、MobilefaceNet、MobileNet、InceptionResNet_v2、DenseNet、DPN。损失函数包括Softmax、Sph

神罗Noctis·2023-04-08 03:10

MMDetection自定义双主干Transformer模型（一）

1、添加自定义的主干网络在mmdet/models/backbones文件夹下新建一份模型文件，这里我新建了一个双主干swintransformer文件，命

开始学AI·2023-02-02 10:09

mmdetection加入SENet-154 backbone

代码搬用自：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/5881.在mmdet/models/backbones中新建senet.py，加入以下内容

nudt_qxx·2023-02-01 20:51

AssertionError: Recognizer3D: ResNet3dSlowOnly_orvit:

debug：backbonepy最后一行要这样：MMDET_BACKBONES.register_module()(ResNet3dSlowOnly_orvit)

fzhihi·2023-01-29 10:35

『paddle』paddleseg 学习笔记：自定义组件

创建自定义分割模型二、创建自定义损失函数三、创建自定义数据变换（数据增强）四、创建自定义骨干网络五、创建自定义数据集举例PaddleSeg提供了五种类型的可扩展组件，即MODELS、LOSSES、TRANSFORMS、BACKBONES

libo-coder·2023-01-29 09:00

mmsegmentation之mmseg/models/backbones/resnet.文件解析(部分，持续更新)

#Copyright(c)OpenMMLab.Allrightsreserved.importwarningsimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.checkpointascpfrommmcv.cnnimportbuild_conv_layer,build_norm_layer,build_plugin_layerfrommmcv.runnerimportBase

kira_Y·2023-01-18 20:10

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(二：RtinaNet)更换backbones

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:SingleShotMultiBoxDetector4.推理Detect)https://blog.csdn.net/XiaoyYidiaodiao/article/details/128683973?spm=1001.2014.3001.5501复现ObjectDetection，会复现的网

游客26024·2023-01-15 09:37

MMdetection中Backbone的实现-ResNet50

ResNet50的源码路径为mmdet/models/backbones/resnet.py。

L闰土·2023-01-14 19:28

MMdetection中backbone的实现-MobileNetV2

目录一、整体框架二、初始化参数三、ConvModule类四、self.make_layer()一、整体框架源码路径为mmdet/models/backbones/mobilenet_v2.py，代码内容及粗略注释如下

L闰土·2023-01-14 19:28

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的ConvNeXt网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2023-01-08 16:38

【目标检测】G-GhostNet

GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperations》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03297.pdf代码地址：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones2

三拾佳易·2023-01-07 08:18

使用PyTorch训练与评估自己的MLP Mixer网络

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2023-01-06 22:06

mmdetection2.17自定义模型及修改子模块

neck:是backbones和heads模块的中间部分,比如：FPN,HRFPN,NASFCOSFPN等。head:用于特定任务的模块，比如：bboxprediction和ma

@会飞的毛毛虫·2023-01-04 18:31

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的ShuffleNetV1网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2023-01-03 06:06

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的RepVGG网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-31 10:31

开箱即用，涵盖主流模型的图像分类|主干网络学习/对比/魔改项目

文章目录前言测试环境支持模型（点击跳转到训练自己数据集教程页）训练评估类别激活图可视化前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones视频教程：https

啥都生·2022-12-31 10:31

使用PyTorch训练与评估自己的Res2Net网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-31 10:30

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的ShuffleNetV2网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-31 10:00

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的RegNet网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-31 10:00

mmdetection config文件官方解析

ResNet',#Thetypeofthebackbone,refertohttps://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/backbones

Lowerce·2022-12-31 07:32

【Transformer】7、TNT: Transformer iN Transformer

3.1TransformerinTransformer3.2NetworkArchitecture四、效果五、代码论文链接：TransformerinTransformer代码链接：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones

呆呆的猫·2022-12-30 02:14

论文阅读笔记之——《CBAM: Convolutional Block Attention Module》

https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf代码实现：https://github.com/luuuyi/CBAM.PyTorchhttps://github.com/JunrQ/backbones

gwpscut·2022-12-28 10:33

基于mmaction2的Video-Swin-Transformer源码

网络结构图：位置：Video-Swin-Transformer/mmaction/models/backbones/swin_transformer.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.utils.checkpointascheckpointimportnumpyasnpfromtimm.mo

cv_我emo了·2022-12-22 18:19

论文精读:《MV-FCOS3D++: Multi-View Camera-Only 4D Object Detection with Pretrained Monocular Backbones》

文章目录论文精读摘要1.介绍(Introduction)2.方法（Methodology）2.1MV-FCOS3D++2.2PretrainingwithPerspective-ViewSupervision2.3Dual-PathTemporalModeling论文精读摘要在这份技术报告中，我们介绍了我们的解决方案，称为MV-FCOS3D++，用于WaymoOpenDataSetChalleng

zyw2002·2022-12-18 14:15

TNT:Transformer in transformer论文精读

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.00112源码地址:GitHub-huawei-noah/Efficient-AI-Backbones:EfficientAIBackbonesincludingGhostNet

樱花的浪漫·2022-12-09 08:00

ImportError: .xx/elsa/elsa_ext.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK2at10TensorBas

/ELSA/det/mmdet/models/backbones/elsa/elsa_ext.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZNK2at10TensorBase8data_ptrIdEEPT_v

华尔街的幻觉·2022-12-07 17:53

【MMDet Note】MMDetection中Backbone之ResNet代码理解与解读

make_stem_layer方法4.self.make_res_layer方法4.1ResLayer类4.2`__init__`中self.res_layers总结前言mmdetection/mmdet/models/backbones

Prymce-Q·2022-12-07 02:11

使用PyTorch训练与评估自己的Swin Transformer网络

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-05 15:52

使用PyTorch训练与评估自己的Vision Transformer网络

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-05 15:52

使用PyTorch训练与评估自己的DeiT网络

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-05 15:52

使用PyTorch训练与评估自己的ConvMixer网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-05 15:51

使用PyTorch训练与评估自己的HRNet网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-05 15:21

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的ResNet网络教程

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-12-05 15:21

MPViT: Multi-Path Vision Transformer for Dense Prediction源码详解

1.mmsegmentation注册自己的模块创建一个新的文件mmseg/models/backbones/mpvit.py,同时进行注册（@BACKBONES.register_module()）2.

樱花的浪漫·2022-12-04 20:50

G-Ghost-RegNet实战：使用G-Ghost-RegNet实现图像分类任务(一）

g_ghost_regnet.py文件项目结构计算mean和std生成数据集摘要论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03297代码地址：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones

AI浩·2022-11-29 11:37

BEVFormer v2: 通过透视监督使流行的图像Backbones适应BEV识别！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！论文主要思路作者提出了一种具有透视监督的新型鸟瞰图（BEV）检测器，它收敛更快，更适合目前的图像主干网络。现有的SOTABEV检测器通常与某些深度预训练的主干网（如VoVNet）相连，阻碍了图像backbon

自动驾驶之心·2022-11-25 13:33

MMDetection库中的一些模块介绍

1.主干网络（BACKBONES）1.1CSPDarkNet 该网络是YOLOX和YOLOv5的主干网络。初始化参数：参数名称数据类

byzy·2022-11-24 05:34

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（二）

本文基于OpenPCDet框架中CeneterPoint算法，对spconv库中稀疏卷积源码进行剖析：首先看OpenPCDet下的pcdet/models/backbones_3d/spconv_backbone.pyfrom

令狐少侠、·2022-11-21 11:58

目标检测学习--yolo v4

先来论文tricks的截图：Backbones-Neck-Heads的tricks：Activations、bbox回归、数据增强、正则化、归一化、跨域连接的tricks：YOLOv4：1.目标检测器通用框架

胖虎记录学习·2022-11-21 11:16

使用PyTorch训练与评估自己的Visual Attention Network(VAN)网络

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5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-11-20 22:47

kaggle学习计划之Herbarium 2022 - FGVC9

Backbones:（最近针对图像的swin模型确实很好，有很大的发展空间！！！）(粗

林仔 Lin·2022-11-19 18:25

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