Backbone 第18页

【CVPR2022】CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows

【CVPR2022】CSWinTransformer:AGeneralVisionTransformerBackbonewithCross-ShapedWindows论文：https://arxiv.org

AI前沿理论组@OUC·2022-12-25 13:11

怎么看神经网络过早收敛_你的神经网络真的收敛了么？

1、为什么小模型的作为backbone效果会差？

weixin_39802962·2022-12-25 12:44

SSD算法

目录SSD算法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总结SSD算法学习目标知道SSD

最白の白菜·2022-12-25 07:20

深度学习SSD算法

目录1SSD网络结构1.1backbone1.2extra部分1.3loc和cls1.3.1PriorBox层先验框的生成方法1.3.2loc的预测结果2模型训练2.1正负样本标记2.2损失函数2.3困难样本挖掘

赵广陆·2022-12-25 07:47

深度学习模型剪枝： Pcdet-PointPillars 剪枝流程及结果

1.Pcdet-PointPillars原始模型结构网络部分包含4部分：（1）PillarVFE（2）PointPillarScatter（3）BaseBEVBackbone（4）AnchorHeadSingle

旺仔小姐·2022-12-25 03:24

【mmdetection3d】——04自定义模型

教程4:自定义模型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voxellayer、voxelencoder和middleencoder等进入backbone前所使用的基于voxel

Kadima°·2022-12-25 03:49

CVPR2022文章速读：MixFormer

arxiv.org/abs/2203.11082Code:https://github.com/MCG-NJU/MixFormer1.文章动机目前的跟踪器大多都是有三部分组成，其中包括了特征提取模块（backbone

冰息·2022-12-24 23:11

MixFormer（论文解读与代码讲解）1

论文地址，代码地址，代码调试问题动机：打破CNN做backbone的僵局。

爱吃糖葫芦的大熊·2022-12-24 23:37

第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

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●参考文章：Pytorch实战|第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现(训练营内部成员可读)●原作者

Jessica2017lj·2022-12-24 18:52

【李沐动手学深度学习】读书笔记 01前言

沐神的课非常好呀，很全面，包括了卷积神经网络的backbone、cv两个细分领域——目标检测和语义分割，原书链接在这里《动手学深度学习》。前言：机器学习基础背景想象一下，你正和你最聪明的一群

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-12-24 15:17

目标检测论文解读Objects as Points：CenterNet

相信读到这里的读者已经对之前的目标检测算法有了一定的了解，所以本文不再对比之前的做法，直接解释centernet的做法，最后进行总结BackBonedetectpointshowcenterbebbox

hhsupremehh·2022-12-24 12:39

YOLOv5配置文件与超参数解析

YOLOv5配置文件与超参数解析一、配置文件1.1模型的深度和宽度1.2Anchors1.3Backbone1.4Head二、初始化超参数2.1hpy超参数2.2训练超参数来源：YOLOv5深度剖析之配置与初始化超参数以

知道的都知道不知道的慢慢了解·2022-12-24 11:44

【论文笔记】BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers(BEIT)

文章目录BEIT:BERTPre-TrainingofImageTransformers基本信息摘要模型结构ImagePatchVisualTokenBackboneNetwork:ImageTransformerPre-tTrainingBEIT

每天想peach·2022-12-23 18:01

ACE: Ally Complementary Experts for Solving Long-Tailed Recognition in One-Shot(2022.5.27)

之前解决方法:大多数重新平衡方法通过牺牲大多数类的性能来提高少数类的性能,包括重新采样和重新加权数据扩充对头部有效，但对尾部有轻微伤害具体步骤:在共享Backbone之后，多个专家被分支出来，并有单独的可学习块和预

Yu_MJie·2022-12-23 14:20

Contrastive Learning based Hybrid Networks for Long-Tailed Image Classification（2022.5.12）

（三）步骤：先对输入的图像通过Backbone（比如Resnet），得到一些图像的特征分布。

Yu_MJie·2022-12-23 14:50

深度学习中的经典基础网络结构总结

转载自：深度学习中的经典基础网络结构（backbone）总结文章目录一、深度学习中的经典基础网络结构总结1.深度学习发展历史回顾2.深度学习中的经典基础网络结构概览3.经典backbone解读3.1AlexNet3.2VGG

王挣银·2022-12-23 10:46

【目标检测】只需一张图~YOLOv5原理懂了~

目录一、简介二、模型结构1.整体结构图2.Backbone（CSPDarknet）3.SPPF（SpatialPyramidPooling-Fast）4.Neck（FPN+PAN）5.Head三、anchor

小殊小殊·2022-12-23 08:03

从零开始使用yoloair（4）

模块组件化：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合，构建强大的网络模型。

BestSongC·2022-12-23 03:26

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

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-basedMaskR-CNN给出了用ViT作为backbone的MaskR-C

阿里云技术·2022-12-22 18:49

目标检测YOLO初学入门综述

文章目录本文是本人在学习YOLO大家族中的一点总结,新开坑持续更新中~一、目标检测算法简介二、YOLO系列中输入侧，Backbone，Neck，Head，Tricks的特点先上个YOLO论文代码大合集（

锴笑口常开·2022-12-22 18:00

resnet50网络结构_轻量（高效）目标检测网络结构设计

weixin_39907316·2022-12-22 15:48

TorchVision中使用FasterRCNN+ResNet50+FPN进行目标检测

TorchVision中给出了使用ResNet-50-FPN主干(backbone)构建FasterR-CNN的pretrained模型，模型存放位置为https://download.pytorch.org

fengbingchun·2022-12-22 15:16

YOLOv1-v7全系列backbone侧

【一】YOLO系列中Backbone结构的特点YOLO系列中的Backbone结构主要作为网络的一个核心特征提取器，随着时代的变迁不断发展。

平行世界里的我·2022-12-22 14:06

pytorch优化器传入两个模型的参数/保存和加载两个模型的参数

在人脸识别任务中，当我定义模型backbone后，用到Arcface_loss，但这个Arcface_loss也是用nn.Module模块写的，所以实例化出来也是一个网络，而且原论文中，Arcface_loss

lishanlu136·2022-12-22 09:12

关于模型分成多部分时的torch.optim优化设置

上次写代码时，backboneencoder是用了别人代码，另外又添加了多分支多layer作为taskdecoder。

judgechen1997·2022-12-22 09:42

目标检测代码解读二（SSD）

SSD1.网络结构论文中给出的网络结构图如下：在SSD前向传递网络结构中，步骤为：添加backbone网络，即Resnet50的前几层网络添加额外6层特征提取网络计算损失所得结果后处理defforward

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-21 20:16

语义分割matlab实现fcn_语义分割之FCN

图2展示了如何把分类网络的backbone应用到语义分割任务中。把全连接层去了，转换

灵也有希望·2022-12-21 17:16

【目标检测】YOLOv5能识别英雄和小兵？原理解析~

目录一、简介二、模型结构1.整体结构图2.Backbone（CSPDarknet）3.SPPF（SpatialPyramidPooling-Fast）4.Neck（FPN+PAN）5.Head三、anchor

小殊小殊·2022-12-21 13:03

ResNet or DenseNet? Introducing Dense Shortcuts to ResNet ResNet还是DenseNet？即插即用的DS涨点神器来了！

：ChaucerG来源：AI人工智能初学者微信公众号作者单位：韩国科学技术院（KAIST）论文：https://arxiv.org/abs/2010.124961、简介大多数基于深度学习的方法都是通过backbone

Amusi（CVer）·2022-12-21 12:48

基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现

第一时间送达作者丨helton_yan@CSDN（已授权）来源丨https://blog.csdn.net/SESESssss/article/details/114340066导读本文基于代码实战复现了经典的Backbone

小白学视觉·2022-12-21 12:12

目标检测综述——单阶段检测器

FSSD（4）RSSD二、YOLO（YouOnlyLookOnce）1.YOLO_V12.YOLO_V2、YOLO9000（1）better（2）faster（3）Stronger3.YOLO_V3（1）backbone

李明朔·2022-12-21 11:31

yolov4简单介绍

目标检测器（Objectdetector）：Input：image,patches,imagepyramid,...Backbone：VGG16,ResNet-50,ResNeXt-101,Darknet53

春水煎茶·2022-12-21 11:00

深度学习Week11-调用官方权重进行检测（YOLOv5）

训练自己的识别器，但包括我在内许多人仍不了解其运行原理；过去两周，我也发了深度学习Week9-YOLOv5-C3模块实现（Pytorch）_牛大了2022的博客-CSDN博客和深度学习Week10-YOLOv5-Backbone

牛大了2022·2022-12-21 08:29

PP-YOLO

PP-YOLOv2目录PP-YOLOv2的改进点数据增强：+MixUpBackbone：换R50+BetterPre-Train+dcnNeck：+SPP+CoordConv+DropBlock+PAN

小于同学饿了·2022-12-20 21:49

MMDetection的学习笔记（V2.25.2）

学习资料A.MMDet组件整体介绍【博文】《轻松掌握MMDetection整体构建流程(一)》系统性地介绍了MMDet中的各种组件，例如：Backbone,Neck,Head和Enhance等等。

songyuc·2022-12-20 17:05

多模态模型小抄(1)

CV领域经典backbone模型小抄(1)CV目标检测模型小抄(1)CV语义分割模型小抄(1)CV实例分割模型小抄(1)多模态模型小抄(1)paperweekly的一篇推送300+篇文献！

Andy Dennis·2022-12-19 22:33

yolov3的缺点_深度学习目标检测YOLOv3论文解读

yolo每一代的提升很大一部分决定于backbone网络的提升，从v2的darknet-19到v3的darknet-53。yolo_v3还提供替换backbone——tinydarknet。

Fesgrome·2022-12-19 15:01

ResNeSt 模型分析和代码详解 (拆组和通道注意力ResNet)

ResNeSt:Split-AttentionNetworks模型的拆分注意力网络，最近特别火，主要是作为深度学习的backbone模型，ResNeSt在不同的图像任务中都有效提高了模型的预测精度。

老光头_ME2CS·2022-12-19 11:56

[论文阅读：姿态识别&Transformer] TransPose: Keypoint Localization via Transformer 2021 ICCV

思路：将transformer引入姿态估计方法：使用的CNNbackbone+TransformerEncoder的结构。如果从原图开始直接使用transformer则计算量过大。

error:404..·2022-12-19 10:47

用 Keras/TensorFlow 2.8 创建 YOLOv4-CSP 模型

2.脊柱部分backbone。3.颈部neck。4.头部head。5.使用方法。6.TF2.8和环境配置。7.参考博客。8.下载地址。

杭州的平湖秋月·2022-12-18 20:20

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

【PointPillars:工业界中一种三维点云检测对象的快速编码方法】

PointPillars:工业界中一种三维点云检测对象的快速编码方法前言优势算法分析PillarsFeatureNetBackbone(2DCNN)DetectionHead(SSD)LossFunction

城市黎明的烟火·2022-12-18 13:33

图像分割典型编解码结构：U-net和SegNet网络及Pytorch代码实现

编码器常基于现有的Backbone网络，如vgg，resnet等等。利用在大型数据集上训练好的特征提取网络参数，往

jaycain·2022-12-18 11:59

使用SVM分类器进行图像多分类

ResNetbackbone+SVM分类器对于样本较为均衡小型数据集，SVM作为分类器的效果与MLP的效果相近。从经验上看，对于样本不均衡的大型数据集，MLP的效果强于SVM。

WWwicky·2022-12-18 00:30

Pyramid Vision Transformer（PVT）: 纯Transformer设计，用于密集预测的通用backbone

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.12122.pdf官方代码：https://github.com/whai362/PVT目录0、摘要1、引言2、相关工作2.1、CV中的CNNbackbone2.2

叶舟·2022-12-17 23:46

金字塔视觉Transformer(PVT)：用于密集预测的多功能backbone

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：whai362|来源：知乎（已授权）https://zhuanlan.zhihu.com/p/353222035论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.12122源码(欢迎点击star)：https://github.com/whai362/PVTTL;DR这个工作把金字塔结构引入到Transfo

Amusi（CVer）·2022-12-17 23:14

FCN网络学习笔记

使用了分类网络作为backbone，将会复用分类网路在ImageNet上的预训练权重，这就涉及到将全连接层的权重转化到卷积层当中。FCN网络结构十分简单，却又十分有效。

八十八岁扶墙敲码·2022-12-17 20:49

人脸识别方法综述

人脸识别方法1.简介1.1人脸识别步骤1.2网络模型2.人脸识别组件(ComponentsofFaceRecognition)2.1判别损失函数的发展史2.2网络结构的发展史2.2.1主干网络(BackboneNetwork

Arrow·2022-12-17 16:22

YOLOv5网络结构模块（YOLOv5 5.0版本）

先是YOLOv5的整体网络结构引用了(1条消息)yolov5网络结构学习_「已注销」的博客-CSDN博客_yolov5结构博客中的图片YOLOv5的网络结构主要分为三个部分：Backbone，Neck，

陈xr·2022-12-17 16:15

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