Backbone 第20页

YOLOV5模型架构

不同的版本的yaml在model文件夹中，每一版本的模型分为两个部分backbone和head。每一行代表了一个运算单元，这里按照YOLOV5结构图可以方便理解。

偷摸学习的山哥·2022-12-10 00:53

《ReDet：A Rotation-equivariant Detector for Aerial Object Detection》论文笔记

：这篇文章针对旋转目标检测问题提出了一种新的检测算法ReDet（Rotation-equivariantDetector），在该算法（为二阶段检测算法）中对旋转目标检测问题进行了细致分析，从特征抽取的backbone

m_buddy·2022-12-09 20:27

论文笔记：ReDet: A Rotation-equivariant Detector for Aerial Object Detection

这个图也很清楚，典型的二阶段检测方法，作者主要是在backbone，rpn，align三个部分进行改进。该论文的主要创新思路就是如何在检测过程中抓住旋转特征。这篇

VISTA_Zhang·2022-12-09 20:54

【mmdetection】RetinaNet解析以RetinaNet为例解析目标检测中的anchor生成、匹配、编解码策略

RetinaNet解析1.RetinaNet2.配置文件backboneNeckHead1.Head构建2.BBoxAssigner2.1AnchorGenerator2.2BBoxAssigner3.

aizpy·2022-12-09 18:33

ViTDet:Exploring Plain Vision Transformer Backbonesfor Object Detection（arXiv 2022）

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）探索用于目标检测的普通视觉Transformers骨干在本文中，“backbone

Y蓝田大海·2022-12-09 08:01

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

ConvNext做Backbone的Faster R-CNN和YOLOV4（结合博主Bubbliiing的TF2实现代码）

参考Bubbliiing：睿智的目标检测45——TF2搭建FasterR-CNN目标检测平台太阳花的小绿豆：ConvNeXt网络详解立Sir:【神经网络】(19)ConvNeXt代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码facebook：AConvNetforthe2020sConvNext结构ConvNext结构简单易懂，没有什么新颖的东西，新人可以看着结构图就能写。甚至连类都不用写。下

shAd0wst0rm·2022-12-09 07:14

VisionTransformer（三）BIT—— 基于孪生网络的变化检测结构分析

基于孪生网络的变化检测结构分析目录基于孪生网络的变化检测结构分析前言一、孪生网络SiameseNetwork二、BIT（BitemporalImageTransformerBackbone：改进Resnet18

lzzzzzzm·2022-12-09 05:32

深度学习few shot模型创新点总结

2、DCP（IJCAI22）divideandconquer的思想（分而治之），通过backbone前三层，加一个seg模块得到supportimage的预测掩码，预测掩码与

师大云帆·2022-12-09 02:10

【vision transformer】DETR原理及代码详解（四）

本节是DETR流程及构建backbone和positionembedding相关部分的代码解析一、DETR代码流程：STEP1:Createmodelandcriterion#构建模型和标准STEP2:

LeapMay·2022-12-09 00:31

DETR代码学习笔记（一）

按照训练流程首先介绍backbone以及数据进入encoder之前的部分当训练时，使用torch.manual_seed(seed)函数，只要网络参数不变的情况下，网络的参数初始化每次都是固定的；如果没有设置

athrunsunny·2022-12-09 00:30

目标检测入门概念知识

一个常见的目标检测网络，其本身往往可以分为一下三大块：Backbonenetwork，即主干网络（目标检测网络的主体结构），是目标检测网络最为核心的部分，大多数时候，backbone选择的好坏，对检测性能影响是十分巨大的

ShadoooWM·2022-12-08 21:15

论文速读Backbone系列一：点云Transformer结合、PointNet++改进、点云卷积核设计

对一些经典论文进行快速思路整理，以下内容主要关注的是3d点云的backbone设计，包括transformer的应用，卷积核的设计，PointNet++网络的改进。

Clichong·2022-12-08 13:10

yolov5 多个 backbone版本的仓库

https://github.com/rglkt/yolov5-with-more-backbone目前懒人集成了mobileNet、regNet、efficientNet。

rglkt·2022-12-08 12:28

BMVC-2021-DETR: End-to-End Object Detection with Transformers 阅读笔记

目录DETR整体架构BackboneTransformerencoderTransformerdecoderPredictionfeed-forwardnetworks(FFNs)AuxiliarydecodinglossesQUOTE

菜菜子hoho·2022-12-08 11:28

【YOLOX 论文+源码解读】YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

目录前言一、整体网络架构二、改进点1.1、解耦头1.2、AnchorFree1.3、SimOTA三、源码解析3.1、Backbone3.2、Neck3.3、head3.4、预测：decode_outputs3.5

满船清梦压星河HK·2022-12-08 10:05

YoloV7目标检测（Pytorch版）【详解】

文章目录一、网络结构1、总体网络结构（backbone）2、主干网络介绍（backbone）2.1多分支模块堆叠2.2下采样网络结构2.3整个backbone代码3、FPN特征金字塔二、预测结果的解码一

全息数据·2022-12-08 07:21

RepVGG网络详解

在2014到2016年（ResNet提出之前），VGG网络可以说是当时最火并被广泛应用的Backbone

@BangBang·2022-12-08 06:11

RepVGG backbone

前言：repVGG绝对可以算得上2020年在backbone方面有很大影响力的工作，其核心思想是：通过结构重参数化思想，让训练网络的多路结构(多分支模型训练时的优势——性能高)转换为推理网络的单路结构(

sinat_16423171·2022-12-08 06:40

深度学习中的backbone、head、neck等名词解释

backbone：翻译为主干网络，大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，供后面的网络使用。

JoannaJuanCV·2022-12-08 01:34

详解目标检测之Neck选择

它对Backbone提取到的重要特征，进行再加工及合理利用，有利于下一步head的具体任务学习。本文按照Neck的六种分类

深度学习技术前沿·2022-12-08 01:03

[新手入门]深度学习常见术语解释-汇总

Backbone主干网络-提取特征，是之后完成目标检测等一系列任务的基础。e.g.VGG、ResNet、DenseNet……(Detection)HeadBackbone之后连接的网络层。

SmieSmile^_^·2022-12-08 01:32

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。

sun_m_s·2022-12-08 01:00

目标检测中的BackBone,Neck,Head

目标检测中的BackBone,Neck,Head本博客只记录本人学习对目标检测的理解，如有不正确，烦请各位大佬指正。基于深度学习的目标检测算法有三个组件：Backbone,Neck及Head。

jenny_paofu·2022-12-08 01:59

Backbone、Neck 和 Head

目标检测网络的两个重要部分：Backbone和Detectionhead。一、BackboneBackbone在整个目标检测网络当中指的是特征提取网络，其作用是提取图片当中的特征信息。

singing4you·2022-12-08 01:59

深度学习术语Neck，Head，Embedding，One&&Two stages Detector等等

1.backbone主干网络。这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，给后面的网络使用。

WeissSama·2022-12-08 01:57

深度学习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。

AI界扛把子·2022-12-08 01:56

TensorRT部署（图像分类）之onnx生成（第一讲）

__init__()self.backbone=torchvision.models.resnet34(pretrained=False)self.backbone.load_state_dict(to

CV_er·2022-12-07 21:55

【RCNN系列】Fast RCNN论文总结

目标检测论文总结【RCNN系列】RCNNFastRCNN文章目录目标检测论文总结前言一、Pipeline二、模型设计1.改进点2.RoIpoolinglayer3.Backbone初始化4.采样策略5.

Cpsu·2022-12-07 21:53

【Information Sciences】PMT-Net: Progressive Multi-Task Network for one-shot Person Re-Identification

文章目录背景知识内容概要摘要：取得的成果相关工作数据集baselinebackboneBIbtex方法提要方法特点方法框架实验结果方法详解参考文献背景知识内容概要针对的问题or出发点：人工标注成本大。

_Summer tree·2022-12-07 21:20

deeplabv3+网络模型

说一下个人理解：本人选择的主干网络为Xception1、先经过backbone提取特征，这时有两个输出：一个是向下的低级特征(low-levelFeatures)，是xception的entryflow

cv研究僧·2022-12-07 18:27

2D 语义分割——DeepLabV3plus 复现

文章目录语义分割简介DeepLabV3plus模型结构基础知识点模型实现Backbone设计实验结果语义分割简介语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割，其通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块

Lemon_Yam·2022-12-07 18:51

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

如何使用Ultra-fast-lane-detection训练自己的数据(1)

如何使用Ultra-fast-lane-detection训练自己的数据-1Ultra-Fast-Lane-Detection代码简读修改网络输入大小修改backboneUltra-Fast-Lane-Detection

qq_41669468·2022-12-07 07:51

【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

SegNeXt学习笔记（卷积注意力语义分割框架）

综合2015-2021年的文章，好的语义分割模型应该具有以下特性：（1）强大的backbone作为主干网络；（2）实现多尺度交互学习以提取不同感受野的语义信息；（3）进一步利用空间和通道注意力以优先获取对分割贡献大的信息

既然选择了就把它尽全力做好·2022-12-06 18:36

论文笔记（九）【论文中概念解释1】1x1卷积核的作用、机器学习中的正负样本、消融实验、ROIpooling、空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)、backbone

目录1，1x1卷积核的作用1.1，灵活的控制特征图的深度1.2，减少参数1.3，现了跨通道的信息组合，并增加了非线性特征2，机器学习中的正负样本3，消融实验4，ROIpooling5，空间金字塔池化(SpatialPyramidPooling,SPP)5.1Introduction5.2SPP显著特点5.3其它特点5.4使用SPP的CNN5.4TheSpatialPyramidPoolingLay

CV-杨帆·2022-12-06 14:38

Bifurcated Backbone Strategy for RGB-D Salient Object Detection

BifurcatedBackboneStrategyforRGB-DSalientObjectDetectionRGB-D显著目标检测的分叉主干策略ECCV2020一、Motivation当多级特征遇到多模态特征时

小羊咩~·2022-12-06 13:46

深度学习目标检测综述学习

摘要1、引言2、背景2.1、问题描述2.2、目标检测中的关键挑战3、数据集以及评价指标3.1数据集1）PASCALVOC07/122）ILSVRC3）MS-COCO4）OpenImage3.2、指标4、backbone

webwow·2022-12-06 12:58

CVPR 2022 | Transformer再屠榜！南大提出MixFormer：端到端目标跟踪新网络

MixFormer打破了传统的跟踪范式，通过模板与测试样本混合的backbone加上一个

Amusi（CVer）·2022-12-06 07:55

yolox Neck-fpn源码解读

目录前言yolox网络结构yoloxNeck网络结构Neck组件Neck组件源码NeckFPN源码实现前言yoloxbackbone部分介绍yolox:https://github.com/Megvii-BaseDetection

Mr.Q·2022-12-05 21:31

YOLOX训练代码分析3-损失函数

ifgetattr(self,"model",None)isNone:#该对象中是否存在model属性，默认值为None，设置成模型in_channels=[256,512,1024]backbone=

MiltonY·2022-12-05 21:59

目标检测: 一文读懂 YOLOX

2107.08430.pdf代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.文章目录1为什么提出YOLOX2YOLOX网络架构3YOLOX实施细节3.1backbone3.2neck3.3Head3.3.1Decoupled

大林兄·2022-12-05 21:28

spring bean作用域和生命周期总结

Bean简介：在Spring中，那些组成你应用程序的主体(backbone)及由SpringIoC容器所管理的对象，被称之为bean。

lozhyf·2022-12-05 18:30

IQT：使用Transformer进行感知图像质量评估（CVPRW）

目录论文下载地址代码下载地址‍论文作者模型讲解[背景介绍][Transformer][图像质量评估/IQA][衡量图像质量评估指标的准确性][模型解读][总体结构][特征提取backbone][Transformer

Change_ZH·2022-12-05 17:19

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

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