Backbone

【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective

摘要近期，轻量级视觉Transformer（ViT）在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络（CNN）更优异的性能和更低的延迟。研究人员已发现轻量级ViT与轻量级CNN之间存在许多结构关联，但二者在模块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。本研究从ViT视角重新审视轻量级CNN的高效设计，并强调其在移动设备上的应用前景。具体而言，我们通过整合轻量级ViT的高效架构设计，逐步

无敌悦悦王·2025-06-29 10:45

FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation

CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper：https://arxiv.org/pdf/2307.1492code：https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H

justtoomuchforyou·2025-06-28 16:55

Odoo OWL 框架深度研究（VIP10万字版）

在Odoo的漫长发展历程中，其前端部分长期依赖于一个基于Backbone.js的自定义Widget系统。

源力祁老师·2025-06-26 21:08

人像抠图学习笔记

BiseNetV2MODNetu2net:MODNet方法RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本Modnet效果有时比RobustVideoMatting好，在衣服分割时，backbone

AI算法网奇·2025-06-25 07:10

目标检测neck经典算法之FPN的源码实现

───┐│初始化构造(__init__)│└────────────────────────────────────────────────────┘↓【1】参数保存+基础配置断言↓【2】判断使用哪些backbone

ZzzZ31415926·2025-06-23 09:29

YOLOV8模型优化-选择性视角类别整合模块（SPCI）：遥感目标检测的注意力增强模型详解

目标尺寸从几米到几百米不等（如飞机vs油罐）密集分布：港口/机场等场景存在大量密集目标背景干扰：自然/人造景观交织导致语义混淆现有方法如YOLOv8虽在通用目标检测表现优异，但在遥感场景存在以下局限：Backbone

清风AI·2025-06-18 22:24

YOLOv5 模型结构详解

为例的模型结构（来自Ultralytics/yolov5官方实现）：输入图像大小：640×640×3YOLOv5s的完整模型结构（来自models/yolov5s.yaml）#YOLOv5smodelbackbone

要努力啊啊啊·2025-06-18 17:49

深度学习 backbone，neck，head网络关键组成

在深度学习，尤其是计算机视觉任务中，backbone（骨干网络），neck（颈部），head（头部）是网络的关键组成部分，各自承担了不同的功能：1，总署：Backbone,译作骨干网络，主要指用于特征提取的

SLAM必须dunk·2025-06-18 02:12

YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块对A2C2f进行二次创新

专栏目录：YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv

Limiiiing·2025-06-16 18:04

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：

Limiiiing·2025-06-16 18:34

2015-5-10分享的PDF

iOS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电子书下载带书签目录完整版

qq2011705918·2025-06-11 13:48

YOLOv12改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv12改进专栏——以发表论文的角度，快速准

Limiiiing·2025-06-09 08:07

YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准

Limiiiing·2025-06-09 08:07

【目标检测】backbone究竟有何关键作用？

backbone的核心在于能为检测提供若干种感受野大小和中心步长的组合，以满足对不同尺度和类别的目标检测。

猫天意·2025-06-03 00:07

目标检测模型的主要组成部分

目标检测模型通常由以下几个主要部分组成：1.主干网络（Backbone）主干网络是目标检测模型的核心部分，负责从输入图像中提取特征。

asdfg1258963·2025-06-03 00:03

【目标检测】检测网络中neck的核心作用

3.neck将来自于backbone上的多个层级的特征图进行融合加工，增强其表达能力的同时，输出加工后并具有相同宽度的特征

猫天意·2025-06-02 23:32

目标检测：Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection【方法解读】

可以查看B站视频（讲的很详细，对照下文内容进行视频观看，效果更佳）：（1）DeformableDETR|1、Abstract算法概述（2）DeformableDETR|2、backbone、MultiHeadAttention

沉浸式AI·2025-05-31 17:34

RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为：RevCol 一种新型神经网络设计范式

一、本文介绍本文记录的是基于RevCol的RT-DETR目标检测改进方法研究。RevCol是一种新型神经网络设计范式，它由多个子网（列）及多级可逆连接构成，正向传播时特征逐渐解缠结且保持信息。可逆变换借鉴可逆神经网络思想，设计多级可逆单元用于解决模型对特征图形状的限制以及与信息瓶颈原则的冲突。本文将其应用到RT-DETR中，并配置了原论文中的revcol_tiny、revcol_small、rev

Limiiiing·2025-05-28 13:51

YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

专栏目录：YOLOv9改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改

Limiiiing·2025-05-28 00:51

2、YOLOv12架构解析：速度与精度的艺术

想象一下：当你走进一家咖啡馆时，你的大脑会：快速扫描整个场景（Backbone）注意到重要区域：柜台、座位区（Neck）精确识别：拿铁咖啡、巧克力蛋糕（Head）YOLOv12的工作方式惊人地相似！

进取星辰·2025-05-25 19:18

探秘BERT与VITS2的完美融合：Bert-VITS2，跨语言语音合成新纪元

探秘BERT与VITS2的完美融合：Bert-VITS2，跨语言语音合成新纪元Bert-VITS2vits2backbonewithmultilingual-bert项目地址:https://gitcode.com

郑微殉·2025-05-24 05:03

基于RT-DETR的YOLOv8目标检测框架优化及其应用前景

一、YOLOv8与RT-DETR检测头的结合YOLOv8架构概述代码实例：YOLOv8与RT-DETR检测头的集成1.引入必要的库2.YOLOv8Backbone（特征提取）3.RT-DETR检测头4.

向哆哆·2025-05-17 18:27

论文阅读《BEVFormer v2》

BEVFormerv2:AdaptingModernImageBackbonestoBird’s-Eye-ViewRecognitionviaPerspectiveSupervision目录摘要1介绍2

YMWM_·2025-05-17 11:28

java集合对象声明_Java基础————集合类

http://www.backboneitgroup.cn(1)集集(set)是最简单的一种集合，它的对象不按特定方式排序，只是

不贪吃·2025-05-14 20:43

深入理解Backbone路由器与前端JavaScript集成

背景简介Backbone.js是一个轻量级的模型视图控制器（MVC）JavaScript框架，广泛用于构建富交互的Web应用程序。

来自日本的亮仔·2025-05-12 06:47

YOLOv8模型结构详解

本文将深入解析YOLOv8的核心结构，包括Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和Head（检测头），并通过代码示例帮助理解其工作原理。2.YOLOv8架构概述YOLOv8

那年一路北·2025-05-11 00:03

Faster R-CNN 算法详解

以下是对FasterR-CNN算法的详细解析：1.概述FasterR-CNN主要由三部分组成：深度特征网络（BackboneNetwork）：用于提取图像的高层次特征，比如VGG或

reset2021·2025-05-01 00:09

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化网络Ghostnet

##一、理论奠基：GhostNet的轻量化密码###1.1幻影特征生成原理-**核心观察**：CNN特征图存在大量冗余，相似特征可通过廉价操作生成-**Ghost模块架构**：-**原始卷积**：1×1卷积生成m个特征图-**幻影生成**：对每个特征图应用3×3深度可分离卷积，生成s-1个幻影-**拼接输出**：总输出通道数m×s（s为超参数）###1.2计算复杂度对比|操作类型|标准卷积|Gho

Loving_enjoy·2025-04-24 11:34

第P9周：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原作者：K同学啊YOLOv5-Backbone模块实现天气预测一、导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms

?Agony·2025-04-19 20:00

YOLOv2训练详细实践指南

1.YOLOv2架构与原理详解1.1核心改进点YOLOv2相比YOLOv1的主要改进：采用Darknet-19作为backbone（相比VGG更高效）引入BatchNormalization提高稳定性与收敛速度使用

LIUDAN'S WORLD·2025-04-16 08:49

自己写个VUE 原生javascript 100行js代码实现一个简单的双向数据绑定的mvvm框架

MVVM（双向数据绑定）双向数据绑定（MVVM）：数据（M）发生变化时立即影响视图（V），而视图（V）发生改变也会立即影响数据（M）2，实现数据绑定的方法实现数据绑定的做法有大致如下几种：1，观察者模式（backbone

千年奇葩·2025-04-12 10:11

原生多模态大模型时代：统一感知的智能跃迁

1.模态编码统一（ModalityTokenization）2.统一骨干（Backbone）：Transformer进化体3.目标函数协同（Multi-taskPretrainingObjectives

gs80140·2025-04-11 23:24

YOLOv11原创改进专栏|专栏介绍&目录

一、专栏简介本专栏自2024年12月01日开始持续更新，专栏主要面向YOLOv11的各种改进，主要改进方向为Backbone（主干）、Conv、C2f、注意力机制、Neck以及检测头的改进，本专栏会涉及到提高精度

逐梦藏蓝-Payne·2025-04-04 08:55

Pytorch入门实战 | 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

本次我将利用YOLOv5算法中的Backbone模块搭建网络。YOLOv5是目标检测算法，是否可以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（类似之前介绍过的VGG1-6）。

K同学啊·2025-03-26 04:42

DCNV2 报错ImportError: dynamic module does not define module export function(PyInit__ext) 搜索路径问题

import_extas_backendTraceback(mostrecentcalllast):File"/yourpath/model/backbone/dla_dcn.py",line16,infrommodel.backbone.DCNv2

你好星酉君·2025-03-23 05:01

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

CBNetV2:ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA

Laughing-q·2025-03-22 22:38

如何测试模型的推理速度

代码如下（示例）：if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda

想要躺平的一枚·2025-03-17 02:59

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。

Jagua·2025-03-16 10:54

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

专栏目录：YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne

Limiiiing·2025-03-13 06:14

YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！不知道如何改进模型⁉️本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。2️⃣找不到合适的模块⁉️所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到YOLOv12中，并进行二次创新，新颖度高，创新度高，能够适应不同的任务场景。3️⃣不确定自己改进的步

Limiiiing·2025-03-13 00:27

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现

代码下载地址：下载BackBonePrunerPruneRatioOriginal/Pruned/FinetunedAccuracyFLOPs(M)Params(M)MobileV2L1-Norm0.60.937

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2025-03-12 11:01

2015-4-26分享的pdf

iOS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电子书下载带书签目录完整版

qq2011705918·2025-03-11 01:01

VoVNet（2019 CVPR）

论文标题AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection论文作者YoungwanLee,Joong-wonHwang

刘若里·2025-03-06 19:15

论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process

网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态，使用DiT的backbone。

寻丶幽风·2025-02-28 21:15

自动驾驶之BEVDet

BEVDet主要分为4个模块：1、图像视图编码器（Image-viewEncoder）:就是一个图像特征提取的网络，由主干网络backbone+颈部网络neck构成。

maxruan·2025-02-27 16:13

业务线接入前端异常监控sentry

1.前端异常处理的框架对比是否开源收费语言监控范围sentry是自己搭建服务器（免费）价格英文Angular、AngularJs、Backbone、Ember、JavaScript、React、Vue.

weixin_33711647·2025-02-26 13:54

Luca.js 开源项目教程

Luca.js开源项目教程lucaAUI/ComponentFrameworkandApplicationArchitectureforBackbone.jswhichusestwitter'sbootstrapforstyling

史奔一·2025-02-23 20:13

开源项目推荐：Luca - 构建高效Backbone.js应用的架构框架

余媛奕Lowell·2025-02-23 20:43

OSPF基础知识总结

区域（Area）骨干区域（BackboneArea）：Area0，所有非骨干区域必须直接或通过虚链路连接到Area0。区域边界路由器（ABR）：连接不同区域的路由器，汇总区域间路由。

Rebesa·2025-02-21 10:25

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