Backbone 第19页

YOLOv1

一、网络结构看大佬的总结，目前目标检测领域网络结构的总体框基本上都包含了上面三个部分：Backbone、Necknetwork和detecthead.Backbone用作特征提取，Necknetwork

简单的杨·2022-12-16 10:51

YOLOv5

一、环境安装配置二、数据集制作三、Backbone四、NeckNetwork五、DetectHead六、一些想法七、实验中遇到的问题问题一：

简单的杨·2022-12-16 10:20

Rotated FCOS

由于前段时间看了一下H2Rbox网络，复习一下FCOShttps://arxiv.org/abs/1904.01355如标题所示，FCOS用于旋转框检测，那么直接上代码(基于mmrotate)网络大体结构：img->backbone

光明-LFTG·2022-12-15 21:36

AdaMixer | 一种快速收敛的基于查询的目标检测器

然而，这种模式仍然存在收敛速度慢、性能有限以及backbone和decoder之间额外的网络设计复杂性问题。在

极智视界·2022-12-15 19:40

[论文阅读：transformer系列] DETR:基于transformer的端到端目标检测算法

目录题目概述方法模型整体结构1.Backbone2.Transformerencoderdecoder3.Prediction（FFN，feed-forwardnetwork）损失函数1.得到最优二分图匹配

吃吃今天努力学习了吗·2022-12-15 19:33

【目标检测】25、Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1Backbone3.2Learnableproposalbox3.3Learnableproposalfeature3.4Dynamicinstanceinteractivehead3.5Setpredictionloss

呆呆的猫·2022-12-15 19:33

目标检测 - Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

arxivgithub论文解读（作者本人介绍），知乎讨论论文基本信息领域：目标检测作者单位：香港大学&同济大学&字节跳动发表时间：2020.11一句话总结：使用固定数量的learnablebox/feature（与backbone

清欢守护者·2022-12-15 19:32

Tensorflow2.0---DeepLab v3+分割网络原理及代码解析（三）- 特征提取网络实现

Tensorflow2.0—DeepLabv3+分割网络原理及代码解析（三）-特征提取网络实现一、backboneDeepLabv3+分割网络默认使用Xception或mobilenetV2作为其的主干网络

进我的收藏吃灰吧~~·2022-12-15 16:19

MobileNetV2原理说明及实践落地

但是在CenterNet算法中作为BackBone效果并不佳，模型收敛效果不好导致目标检测的准确率不高。MobileNetV2在MobileNetV1的DW和PW的基

benben044·2022-12-15 15:49

【论文阅读】【三维目标检测】AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detection

这里写自定义目录标题AFDetBackbone&NeckHeadAFDet与CenterPoint的区别heatmap的target中的高斯核半径的设置voxel或者pillar的大小设置本文也是使用anchorfree

麒麒哈尔·2022-12-15 11:00

深度学习Week10-YOLOv5-Backbone模块实现（Pytorch）

●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：K同学啊|接辅导、项目定制类似于上周内容，除了网络结构部分的内容

牛大了2022·2022-12-15 08:30

DAMOYOLO windows 单卡训练

GitHub-tinyvision/DAMO-YOLO:DAMO-YOLO:afastandaccurateobjectdetectionmethodwithsomenewtechs,includingNASbackbones

athrunsunny·2022-12-15 08:27

CSP Darknet53

CSPDarknet53代码复现:这里的代码参考CSDN@Bubbliiiing在之前yolov3的实战篇中，我们了解到yolov3使用的backbone是Darknet53，而今天要展现的是yolov4

kui9702·2022-12-15 07:16

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: Darknet-53

CV经典主干网络(Backbone)系列:Darknet-53作者：JosephRedmon发表时间：2018Paper原文：YOLOv3:AnIncrementalImprovement该篇是CV经典主干网络

kuweicai·2022-12-15 07:16

【论文浅尝】Resnet:Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet论文地址文章目录前言一、实验结果二、Introduction三、结构实现四、实验五、一点数学总结前言ResNet作为近几年来，CV工业界常用的backbone，其论文在近两个月突破了十万的citation

机器学会了吗·2022-12-15 06:03

【目标检测】10、LEDNet

详细来说，编码器采用RestNet作为backbone，每个

呆呆的猫·2022-12-14 16:36

自动驾驶之多任务方法调研

该网络可以联合处理自动驾驶中的目标检测(车，没有红绿灯)、可驾驶区域分割和车道检测三个关键任务速度：TX2上23FPS；TAITANXP上41FPS.自测结果:灵活性:支持三种任务中任意任务的训练组合.Encoderbackbone

mathlxj·2022-12-14 13:23

#今日论文推荐# ICLR 2022 | 达摩院灵瞳实验室：目标检测网络结构新范式——GiraffeDet

我们提出了一个新的目标检测网络结构范式：GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck，使得网络更关注于高分辨率特征图中空间信

wwwsxn·2022-12-14 10:04

ICLR2022系列解读之三：一个新的目标检测网络结构范式GiraffeDet

我们提出了一个新的目标检测网络结构范式：GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck，使得网络更关注于高分辨率特征图中空间信息和低分辨率特征图中语义信息的信息交互。

AI Earth地球科学云平台·2022-12-14 10:51

VTN：视频Transformer网络

可与现有backbone结合，使其具有超强视频分类/理解的能力，如ViT/DeiT+VTN真香！训练速度提高了16.1倍，运行速度提高了5.1倍，代码和预训练模型即将开源！

Amusi（CVer）·2022-12-14 06:48

对YoloV5的backbone进行self-supervised learning以及fine-tuning

文章目录应用场景分离出YoloV5的backbone基于主干网络的自监督训练基于冻结主干梯度的模型预训练模型训练应用场景当你的数据集存在标注数据占比较小，无标注数据占大头的时候，可以考虑下自监督学习来提高主干网络的视觉表征能力

点PY·2022-12-14 05:55

SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers

因为分类与语义分割有很强的联系，因此设计一个backbone用来分割是很重要的。思考：Resnet刚开始也是作为分类使用的，然后语义分割也使用Resnet作为back

翰墨大人·2022-12-13 18:07

论文复现——LaMa：Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions

本次复现的论文是图像修复领域较火的Lama模型中的backbone，LaMa的backbone用在图像分类任务上也能有很好的效果。

RooKiChen·2022-12-13 18:31

MMselfSup自监督预训练模型的评估：“检测”下游任务

1.提取自监督预训练模型的backbone权值pythontools/model_converters/extract_backbone_weights.py{CHECKPOINT}{MODEL_FILE

风吹的我冷·2022-12-13 18:00

京东AI：戴口罩人脸识别pytorch开源库

项目介绍该项目是JDAI开源的基于PyTorch的人脸识别工具箱，提供了一个包括目前主流backbone和head的的trainingmodule，一个标准化的人脸识别evaluationmodule，

Wang_AI·2022-12-13 17:17

【项目三、车牌检测+识别项目】三、LPRNet车牌识别网络原理和核心源码解读

目录前言一、LPRNet网络介绍二、LPRNet网络结构2.1、STN定位网络2.2、Backbone2.3、全局上下文嵌入2.4、head三、CTCLoss四、后处理-解码五、其他注意的点六、总结Reference

满船清梦压星河HK·2022-12-13 12:29

目标检测小网络

Anchor-based1.1网络结构1.2数据和anchor1.3一系列问题1.4具体案例二.Anchor-free2.1具体案例2.2改进策略目标检测小网络一.Anchor-based1.1网络结构当前一般采用backbone

影醉阏轩窗·2022-12-13 11:31

MobileNetV1作为CenterNet的Backbone尝试

1、CenterNet对于Backbone的要求是：输入为512*512，输出为：heatmap（128*128*C）、wh（128*128*2）、reg（128*128*2）。

benben044·2022-12-13 11:26

Faster-RCNN深度剖析+源码debug级讲解系列（一）RPN网络和Bbox回归

当然非常基础的部分比如backbone网络构建这些，我就省略了，只重点去看一下RPN网络和分类网络两次调整Bou

吸欧大王·2022-12-13 09:28

DLA模型(分类模型+改进版分割模型) + 可变形卷积

论文中包含两个网络，一个是DLA的特征提取模型，可用作分类模型和检测模型的backbone，第二个网络是在DLA的基础上加入一个decoder模块，组成

BIT_Legend·2022-12-12 20:56

Sparse R-CNN论文汇报

文章目录一、目标检测领域发展现状二、SparseR-CNN简介三、SparseR-CNN结构BackboneLearnableproposalboxLearnableproposalfeatureDynamicinstanceinteractionSetpredictionloss

wangchen1801·2022-12-12 17:48

语义分割Backbone学习

目录0.前言1.AlexNet（2012年）2.VGG（2014年）3.GoogleNet（2014年）3.1GoogleNet简介3.2关于Inception的一步步演变3.2.1深度可分离卷积3.2.2InceptionV13.2.3InceptionV1->InceptionV33.2.4InceptionV3->Xception4.Resnet（2015年）0.前言语义分割的backbon

西瓜真的很皮啊·2022-12-12 08:40

YOLOv7 Backbone| 原文源码详解

YOLOv7Backbone结构详解在之前的文章中，我们以YOLOv5为对象，详细解剖了一只麻雀的内部构造，包括anchor机制、backbone的结构、neck的结构和head的结构。

Marlowee·2022-12-11 20:54

VovNetV2代码分析之detectron2(backbone)

文章目录前言一、优化的地方二、VovNet1.VoVNetV22.代码分析总结前言ResNet是目标检测模型最常用的backbone，DenseNet其实比ResNet提取特征能力更强，而且其参数更少，

电饭锅22·2022-12-11 20:54

FasterRcnn-Resnet50-FPN对图像的处理过程

FasterRcnn-Resnet50-FPN由backbone，propo

qq_36303832·2022-12-11 19:27

Yolov3代码实现

Yolov3voc数据集构建文件VOC数据集dataset构建文件VOC2CSVYolov3配置文件模型backbone构建yolohead预测文件conv层模块代码文件残差模块激活函数模块损失函数模块特征金字塔

为算法工程师·2022-12-11 14:11

单阶段目标检测模型YoLo系列（一）：YoLoV3详解及代码实现

目录1、YoLoV3网络结构1.1Backbone：Darknet-531.2构建特征金字塔1.3YoLoHead2、yolov3模型预测结果的解码2.1先验框2.2检测框解码2.3置信度解码2.4类别解码

CV技术指南·2022-12-11 14:10

【mmdetection系列】mmdetection之neck讲解

3.1注册3.2调用类似于backbone部分。配置部分在configs/_base_/models目录下，具体实现在mmdet/models/necks目录下。

聿默·2022-12-11 11:09

【mmdetection系列】mmdetection之训练框架讲解

会大致说一些模型训练过程中需要的一些模块，datasets、backbone、neck、head、loss等。会先将框架结构，再讲核心机制。

聿默·2022-12-11 11:05

pytorch 模型不同层设置不同的学习率

在目标检测的模型训练中，我们通常都会有一个特征提取网络backbone，例如YOLO使用的darknetSSD使用的VGG-16。

-wxrui-·2022-12-11 11:51

YOLOv3损失函数学习记录

title:YOLOv3date:2021-07-0816:58:38tags:noYOLOv3的网络结构图YOLOv3采用了Darknet53的backbone（采用了Resnet的残差结构），其输出为

目七·2022-12-11 09:17

FasterRCNN

FasterRCNN论文：“FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks”FasterRCNN主要包括backbone

Demon_zzj·2022-12-10 20:18

YOLOv4：目标检测的最佳速度和精度

王同学编辑：学姐《YOLOv4：OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》发表时间及作者：2020CVPR目录1.YOLOv4介绍2.YOLOv4网络结构2.1Backbone

深度之眼·2022-12-10 15:26

源码解析|Focal loss

下面详细讲解retinanet的源码，github地址为：https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet网络的输出backbone一共有两种输出，一种是分类子网络

Coder_preston·2022-12-10 13:48

Yolov5网络架构和组件

目录控制参数：anchors先验框的配置:backbone主干网络设置:head头部网络设置:yolov5网络整体架构流程Focus操作相对于一些早期的检测网络，比如faster-Rcnn来说，网络的架构一般分为

反正也没人看我的昵称·2022-12-10 07:40

我想去拉萨·2022-12-10 04:55

【目标检测】ObjectDetection结构组成理解

目标检测结构理解文章目录目标检测结构理解1.目标检测的核心组成1.1Backbone1.2Neck1.3Head1.4总结2.目标检测其他组成部分2.1Bottleneck2.2GAP2.3Embedding2.4Skip-connections2.5

Delv_Peter·2022-12-10 02:28

深度学习anchor、head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

1.backbone：是主干网络，是提取特征的网络，这些网络经常使用的是resnet18，Darknet53等，通常不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。

鼾声鼾语·2022-12-10 02:18

yolov5 结构知识点解析

结构图见3.1输入端：Mosaic数据增强，自适应锚框计算，自适应图片缩放Backbone：Focus+C3Neck：FPN+PANPrediction：GIOU_Loss下面分别详细解说：一，Mosaic

雪山飞狐·2022-12-10 00:23

yolov5模型原理及代码流程讲解（v6.1）

2.模型原理1)首先附上网络模型结构，如下图：（注：图片借鉴网上相关领域大佬制作的图片，如有侵权请联系本人删除处理）2）模型主要结构分为：Input、Backbone、Neck、Head_yolo;我们着重讲后三个

liuandy6612·2022-12-10 00:23

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