Backbone 第13页

Paddle OCR文字检测（一）

PaddleOCR的检测模型目前支持3个backbone，分别是MobileNetV3、ResNet18_vd和ResNet50_vd。

ric-hman·2023-02-04 21:24

YOLOv3(2018)论文笔记

YOLOv3:AnIncrementalImprovement简介一、创新点总结二、论文链接原文链接代码链接论文投稿期刊相关论文三、论文评价四、模型五、实验数据集具体实验实验1(Comparisonofbackbones

qq_40632955·2023-02-04 15:13

DeepLabV3+学习笔记

但是在经过多层的卷积后，最后的特征图仍然会损失很多图像边缘的细节，如果进一步提高ASPP最后输出的特征图分辨率会导致backbone中更多的

JackWang(dog)·2023-02-04 15:13

学习各种目标检测的FPN（多层次特征融合）

单阶段物体检测算法：早期的物体检测算法，无论是一步式的，还是两步式的，通常都是在Backbone的最后一个stage（特征图分辨率相同的所有卷积层归类为一个stage）最后一层的特征图，直接外接检测头做物体检测

张小波·2023-02-04 14:50

Mask-RCNN

Motivation：instance-awaresegmentationIdeas:addMaskbranchwithROIAlign;Backbone：ResNeXt101-FPN;detectionhead

jmt330·2023-02-04 13:02

yolov5 VS yoloX VS yolov8

YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。

Azure1120·2023-02-04 08:56

常用backbone与学习范式

backbone解决现有的机器视觉任务大多采用backbone+预测头的方式来完成，其中骨干网络在数据集上进行预训练，然后搭配解决特定任务的预测头，在对应的数据集再进行训练，从而达到更好的效果。

Billccx·2023-02-04 07:42

4 -【Faster R-CNN】之 RPN Head 代码精读

【FasterR-CNN】之RPNHead代码精读1、前言2、RPNHead网络结构3、代码4、相关问题1、前言在上一篇文章【FasterR-CNN】之backbone代码精读中，我们学习了创建backbone

Enzo 想砸电脑·2023-02-04 00:22

Redux

单项数据类框架始祖FluxFlux的目的是用来替代Backbone.js、Ember.js等MVC框架。

刘三慢·2023-02-03 20:03

GAN方法去模糊-DeblurGANv2

它在第一版DeblurGAN基础上进行改进而来，通过引入FeaturePyramidNetwork与轻量型backbone等使得DeblurGANv2取得更快、更优的性能。

机器学习社区·2023-02-03 17:45

OpenMMLab AI 实战营day2

今天主要进行了经典图像分类网络的学习，也就是下游人物中的Backbone，从最初的AlexNet到目前的ConvNext，效果突飞猛进地发展。

Hzz的地球调查组·2023-02-03 17:37

图像分割FCN(3)：FCN模型搭建和自定义数据集

文章目录1.模型搭建1.1backbone构建1.2FCN构建重构backbone构建classifer部分构建model2.自定义Dataset本博文讲解的FCN模型的Backbone是通过Resnet

@BangBang·2023-02-03 17:31

目标检测算法——YOLOV8——算法详解

Yolov8主要涉及到：backbone使用C2f模块，检测头使用了anchor-free+Decoupled-head，损失函数使用了分类BCE、回归CIOU+VFL（新增项目）的组合，框匹配策略由静态匹配改为了

TigerZ*·2023-02-03 08:23

faster-rcnn构建backbone（fpn结构）

torch1.10以上对应torchvision不含fpn结构（一个预测特征层）修改train文件更改create_model导入包importosimportdatetimeimporttorchimporttransformsfromnetwork_filesimportFasterRCNN,AnchorsGeneratorfrommy_datasetimportVOCDataSetfromt

余幼时即嗜学^·2023-02-03 07:52

改进YOLOv7系列：当YOLO遇见ACmix结构，自注意力和卷积集成，Self-Attention和Convolution的融合，性能高效涨点

本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制

芒果汁没有芒果·2023-02-03 07:40

PointPillars 学习笔记

FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds》CVPR2019用于点云目标检测的快速编码器文章目录前言一、KeyPoints二、网络架构1.PillarFeatureNetwork2.Backbone3

THE@JOKER·2023-02-03 02:33

Track to Detect and Segment: An Online Multi-Object Tracker

基于代价度量的关联模块运动指导的特征整理模块Tracklet的生成实验总结介绍和相关工作TraDeS延续JDT的思想，但是和一般的JDT不同的是，他利用追踪获得的信息来反馈检测，从而更好的进行追踪，不同范式对比如下图：对比DBT范式的两个backbone

三木ぃ·2023-02-02 17:05

PP-YOLOE详解

该检测器的设计机制包括：Anchorfree机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet

秋水墨色·2023-02-02 13:18

【目标检测】|PPYOLOE

而PP-YOLOE中主要的改进点是：anchor-free，powerfulbackboneandneck，TAL动态labelassign，ET-head。

rrr2·2023-02-02 13:47

RGBT 对比算法实验设置

2021-TIP-MIDDbackboneisVGG16(效果好)andResNet50VT821-VT1000-VT5000训练集:VT5000-TR的训练集2500做训练集测试集:VT5000-TE

计算机视觉-Archer·2023-02-02 11:42

使用pytorch实现预训练模型迁移学习中的目标检测

数据集类别文件下载2.fasterrcnn_resnet50_fpn预训练模型预测图片导入相关的包（1）读取类别文件（2）数据变换（3）加载预训练模型（4）检测一张图片（5）实时检测3.对预训练目标检测模型的类别和backbone

Keep_Trying_Go·2023-02-02 11:20

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

YOLO系列：详细解读YOLOv8的改进模块！

回顾一下YOLOv5，不然没机会了这里粗略回顾一下，这里直接提供YOLOv5的整理的结构图吧：Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方

AiCharm·2023-02-02 09:56

mmdetection各模块拆解（二）一阶段检测模型的构建（以FCOS为例）

一阶段检测模型的构建（以FCOS为例）引言一阶段检测模型的构成mmdet中的FCOS模型构建方法介绍mmdet模型一般构建过程FCOSSingleStageDetectorBackboneandNeckbackbone

hkht·2023-02-01 20:21

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

mmdetection中faster_rcnn的实现

mmdetection中faster_rcnn的实现前置内容：mmdetecion中类注册的实现（@x.register_module()）内容包括：faster_rcnnbackboneneckrpn_headfaster_rcnn

绝对皇甫·2023-02-01 20:20

【Faster R-CNN】之 backbone 代码精读

1、前言在上一篇文章【FasterR-CNN】之Resize_and_Padding代码精读中，我们得到了图像尺寸统一的batch了，接下来，就是feed到backbone中获取featuremap。

Enzo 想砸电脑·2023-02-01 14:57

YOLOv5代码阅读笔记及解析

YOLOv5代码阅读笔记一，backbone1，Focus①，原理：把一个nxnxc的featuremap，按步长为2，进行取值下采样。

xiaoleige0713·2023-02-01 13:51

YOLOv5 backbone（一）

Backbone概览及参数#Parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50

小于同学饿了·2023-02-01 12:30

Yolov5 (v6.1)添加注意力机制

ApplyTransformerinthebackbone1、要把注意力结构代码放到common.py文件中2、手把手带你Yolov5(v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention

qq_41627642·2023-02-01 12:59

yolov5代码及原理详解

yolov5代码及原理解析文章目录yolov5代码及原理解析一、代码及原理解析1、输入端(1)letterbox(2)Mosaic增强(3)anchor1）关闭时2）开启时2、Backbone（1）Focus

Joe5678·2023-02-01 11:47

一文看懂YOLO v8

首先，回归一下yolov5：Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的

小小小绿叶·2023-02-01 09:51

NeurIPS 2021 | 通过寻找平坦最小值，克服小样本增量学习中的灾难性遗忘

©作者|FlyingBug单位|哈尔滨工业大学（深圳）研究方向|小样本学习写在篇首本文分享的这篇论文是NeurIPS2021的一篇Few-Shot增量学习(FSCIL)文章，这篇文章通过固定backbone

PaperWeekly·2023-02-01 02:53

FPN网络

-知乎(zhihu.com)特征融合方式：concat和add_小娜美要努力努力的博客-CSDN博客_add融合法FPN网络框架分类网络中的backbone在进行缩放的时候都是以2的整数倍进行缩放的。

捂好小马甲·2023-01-31 20:55

深度学习：CSPNet

PartialDenseBlockPartialTransitionLayerExactFusionModel实验前言CSPNet是作者Chien-YaoWang于2019发表的论文CSPNET:ANEWBACKBONETHATCANENHANCELEARNINGCAPABILITYOFCNN

HanZee·2023-01-31 19:39

SMOKE:通过关键点估计的单阶段单目三维物体检测

SMOKE摘要介绍/引文IntroductionSMOKE的思路问题设定方法Backbone3DdetectionKeypointBranchRegressionBranch实验结果摘要源代码：https

信笔涂流年·2023-01-30 12:45

从零复现PyTorch版（2）

从零复现PyTorch版（与行人车辆检测实战）（2）Yolov4网络结构和代码构建（1）1.项目介绍Yolov4网络结构和组件Yolov3的回顾，Yolov4的整体框图介绍，各个子模块的具体含义BackboneCSPNet

鹿衔草啊·2023-01-29 14:05

AssertionError: Recognizer3D: ResNet3dSlowOnly_orvit:

自己建的backbone叫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

膨胀卷积/空洞卷积以及如何处理gridding effect问题

右边为膨胀卷积，右图中的r为膨胀因子，r=2表示卷积核是有间隙的，间隔为r-1=1也就是间隔一个空格膨胀卷积作用：增大感受野保持输出特征尺寸不变使用膨胀卷积的原因：在语义分割中，我们通常会将分类网络作为网络Backbone

SL1029_·2023-01-29 04:19

【语义分割】对开源FastFCN的改动：FastFCN-Resnest-Xception

这篇文章主要是推广一下自己修改的FastFCN，为原文添加了一点backbone，方便有需要的研究者进行研究和学习~主要特点：添加了Resnest和Xception65模型，Xception65没有预训练模型

幻世至上·2023-01-28 16:22

计算机网络第一章计算机网络与因特网

1.1.1最细微：图（Graph）Internet由结点Node和边Edge组成结点Node分为主机结点和交换结点边Edge分为接入网链路Access和主干链路Backbone结构图如下：1.1.2网络的网络

望尘�·2023-01-28 16:52

object detection with the onnx tensorrt backbone in python-yolov3_onnx

yolov3_to_onnx.pyfrom__future__importprint_functionfromcollectionsimportOrderedDictimporthashlibimportos.pathimportwgetimportonnxfromonnximporthelperfromonnximportTensorProtoimportnumpyasnpimportsyssy

谢欣燕·2023-01-28 11:36

深度学习 | Detectron2使用指南

1.1Linux1.2Windows1.2.1VS2019C++编译环境1.2.2pycocotools1.2.3Detectron22.自定义数据集2.1关于COCO格式2.2注册数据集2.3可视化工具2.4自定义数据增强3.自定义模型3.1特征提取网络（backbone

JUST LOVE SMILE·2023-01-28 11:52

【论文汇总】人群计数中Transformer的应用，持续更新

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2109.14483v1.pdf代码：https://github.com/wfs123456/CCTrans全监督+弱监督Transformerbackbone

行走的人参·2023-01-28 09:37

yolo结构介绍

有一些细节的差别比如Backbone部分Focus倍替换成6*6的Conv，bottleneckCSP替换为C3，Neck部分SPP被替换成SPPF等Releasev1.0·ultralytics/yolov5

坠金·2023-01-27 11:12

魔改Light Weight OpenPose的backbone（Rep-OpenPose）修改BackBone教程

文章目录前言一、BackBone二、LightWeightOpenPose1.修改backbone2.修改train.py中的内容总结前言相信不少同学在学习了不少图像分类的模型后，都想将不同的经典网络作为

不爱安装软件的何同学·2023-01-27 09:35

Yolov3模型——pytorch实现

论文传送门：YOLOv3:AnIncrementalImprovementYolov3的改进：1.使用Darknet53作为backbone；2.多尺度特征预测(类似FPN结构)；3.其他tricks。

CV_Peach·2023-01-26 10:00

Pytorch——报错解析：RuntimeError: Expected to mark a variable ready only once. This error is caused by one

报错截图问题原因可以看到底下报错中写了student中img_backbone有个layer运行了两次，并且都计算了loss，因此反向梯度回传时发生了错误。给大家翻译一下：RuntimeEr

Irving.Gao·2023-01-26 09:58

YOLOv5

YOLO系列（五）——YOLOv5文章目录YOLO系列（五）——YOLOv5前言一、Input（1）自适应锚框计算（2）自适应图片缩放二、Backbone（1）Focus（2）CSP1_X三、Neck（

Fred_27·2023-01-26 09:20

推荐频道

Backbone