Backbone 第25页

VAN：Visual Attention Network

)]ComputerVisionandPatternRecognitionhttps://github.com/Visual-Attention-Network关键词：Attention,VisionBackbone

不存在的c·2022-11-20 22:23

A Survey on Vision Transformer

Introduction2.FormulationofTransformer2.1Self-Attention2.2OtherKeyConceptsinTransformer3.VISIONTRANSFORMER3.1BackboneforRepresentationLearning3.1.1PureTransformer

big_hm·2022-11-20 21:32

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

arxiv.org/abs/2107.00652代码地址：GitHub-microsoft/CSWin-Transformer:CSWinTransformer:AGeneralVisionTransformerBackbonewithCross-Shapedhttps

乐亦亦乐·2022-11-20 21:48

[Transformer]CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows

CSWinTransformer:基于交叉十字形窗口的视觉Transformer框架 AbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIMethodPart1OverallArchitecturePart2Cross-ShapedWindowSelf-AttentionSectionIVExperimentsPart1ImageNe

黄小米吖·2022-11-20 21:46

backbone之CSwin Transformer论文阅读

CSWinTransformer:AGeneralVisionTransformerBackbonewithCross-ShapedWindows论文地址：CSwinTransformer:AGeneralVisionTransformerBackbonewithCross-ShapedWindows

独上归州·2022-11-20 21:43

【Transformer】5、CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows

论文：https://arxiv.org/pdf/2107.00652.pdf代码：https://github.com/microsoft/CSWin-Transformer文章目录一、背景二、动机三、方法3.1总体结构3.2Cross-ShapedWindowSelf-Attention3.3CSWinTransformerBlock3.4变体四、效果一、背景目前，基于transformer的

呆呆的猫·2022-11-20 21:11

论文：CSWin Transformer

CSWinTransformer:AGeneralVisionTransformerBackbonewithCross-ShapedWindows论文：https://arxiv.org/abs/2107.00652

cztAI·2022-11-20 21:39

Pale Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Pale-Shaped Attention

摘要为了降低全局自注意力引起的二次计算复杂度，各种方法将注意力范围限制在局部区域内以提高其效率。因此，它们在单个注意力层中的感受野不够大，导致上下文建模不足。为了解决这个问题，文章提出了一种Pale-Shaped的自注意力（PS-Attention），它在pale-shaped的区域内执行自注意力。与全局自注意力相比，PS-Attention可以显著降低计算和内存成本。同时，它可以在与以前的局部自

与光i·2022-11-20 21:39

Pale Transformer：新视觉ViT主干

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童PaleTransformer：AGeneralVisionTransformerBackbonewithPale-ShapedAttention

Amusi（CVer）·2022-11-20 21:38

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

CSWinTransformer:AGeneralVisionTransformerBackbonewithCross-ShapedWindows一、引言二、方法实现(一)、CSWinTransformer

小小小~·2022-11-20 21:32

为什么强化学习里很少有预训练模型？

提问：在NLP和CV领域中都存在一些非常出名的预训练模型（例如BERT和ResNet），但好像没有太听说强化学习里有类似于这种的backbone呢？

人工智能与算法学习·2022-11-20 20:37

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: GoogLeNet（InceptionNet）

CV经典主干网络(Backbone)系列:GoogLeNet（InceptionNet）作者：ChristianSzegedy等发表时间：2014Paper原文：Goingdeeperwithconvolutions

kuweicai·2022-11-20 19:46

Yolov5（6.1）学习历险记

SiLu（Swish）激活函数C3模块Bottleneck：瓶颈层SPPF（快速空间金字塔池化）SPP：nn.MaxPool2d:最大池化操作SPPF：YOLO系列总体构架：对应到YOLOV5中，具体backbone

旺仔牛奶小饼干·2022-11-20 13:19

YOLO v5模型的yaml文件参数理解

YOLOv5模型的yaml文件参数理解文章目录YOLOv5模型的yaml文件参数理解前言一、YOLOv5网络配置文件1.模型深度与宽度2.anchors二、网络结构部分1.Backbone2.head部分总结前言最近在修改

小啊磊BLUE·2022-11-20 13:08

yolov5（6.1）学习历险记

yolov5整体结构可以分成backbone（骨干网），neck（颈部），head（检测头）三个部分，其中在yolov5.yaml配置文件中neck和head写在了一个部分。

旺仔牛奶小饼干·2022-11-20 13:05

【神经网络架构】Swin Transformer

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindowsSwinTransformer:使用ShiftedWindows的分层视觉Transformer2021.08微软亚洲研究院摘要SwinTransformer：计算机视觉的通用backbone

理心炼丹·2022-11-20 12:56

使用NNI对DLASeg剪枝的失败记录

本文希望对CenterNet算法的Backbone暨DLASeg进行剪枝。剪枝试验涉及3个文件，分别为：DCN可变性卷积dcn_v2.py，因为DLASeg依赖DCN。#!

benben044·2022-11-20 12:03

YOLO v5算法详解

其中：(1)**Backbone：**在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2)**Neck：**一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递

普通网友·2022-11-20 11:39

89.77%准确率！谷歌大脑提出CoAtNet：结合卷积和注意力

谷歌两天祭出两大Backbone，昨天的ViT-G，今天的CoAtNet…注：别老收藏呀，欢迎点赞，支持分享！想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes

谷歌两天祭出两大Backbone，昨天的ViT-G，今天的CoAtNet…注：别老收藏呀，欢迎点赞，支持分享！想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

卷积神经网络——RPN(Region Proposal Network)介绍

看一下FasterRCNN的网络结构（下图中框内的部分）就可以看出，输入是前面backbone得到的特征图，输出是一些Proposal。

helpburn·2022-11-20 10:40

修改YOLOV5的Backbone为shufflenetv2

文章目录引言修改backbone为shufflenetv2第一步、定义模块第二步、注册模块第三步、配置结构第四步、使用结语引言YOLOV5是一个速度和精度表现都非常优秀的目标检测算法，但我们在使用过程中有自己各种各样的需求

我真的爱发明·2022-11-20 09:31

mmdetection2.24.1修改backbone（使用mmcls和timm已有模型）

mmdetection版本：2.24.1pytorch版本：1.11.0官方文档Tutorial11:Howtoxxx—MMDetection2.24.1documentation对更换backbone

落叶_小唱·2022-11-20 09:58

YOLOV5学习笔记（六）——优化网络架构

1整体框架分析1.1Focus1.2Conv模块1.3Bottleneck模块1.4C3模块跨尺度连接1.5SPP：空间金字塔池化1.6Concat2更改网络架构2.2小目标2.1轻量化1整体框架分析Backbone

桦树无泪·2022-11-20 09:26

YOLOV5的backbone改为shuffleNet，并进行效果对比

文章目录前言一、准备工作1、代码准备2、数据集准备2.1数据集下载2.2数据集解压及摆放二、修改结构为shufflenet1.shufflenetV22.修改yaml文件的backbone为纯shufflenet3

~啥也不会~·2022-11-20 09:56

Contextual Transformer Networks for Visual Recognition

ContextualTransformerNetworksforVisualRecognition一、引言（一）、OurApproach（二）、Multi-headSelf-attentioninVisionBackbones

小小小~·2022-11-20 08:00

【项目问答】YOLOv5

介绍一下v5v5的原理可以分为四部分：输入端、backbone、Neck、输出端；输入端：针对小目标的检测，采用了m

Falodr,·2022-11-20 07:08

【YOLOv5】

训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有YOLOV5代码解析(更新中)——https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotationsyolov5特征图可视化文章目录1Backbone2Neck3Detection

bryant_meng·2022-11-20 07:33

Missing key(s) in state_dict

pytorch加载模型时报错RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforDataParallel:Missingkey(s)instate_dict:“module.backbone.layers

惊醒幡然1·2022-11-20 07:04

pytorch 版本不同造成 Missing key(s) in state_dict 和 Unexpected key(s) in state_dict

Missingkey(s)instate_dict:"backbone.fpn.inner_blocks.0.weight",Unexpectedkey(s)instate_dict:"backbone.fpn.inner_blocks

不解不惑·2022-11-20 07:32

yolov7.yaml文件详解

1、parameters（1）nc代表目标检测所检测的种类（2）depth_multiple：控制通道的深度的系数，表示channel的缩放系数，就是将配置里面的backbone和head部分有关通道的设置

把爱留给SCI·2022-11-20 06:54

Pytorch-LIghtning中模型保存与加载

frompytorch_lightning.callbacksimportModelCheckpointclassLitAutoEncoder(LightningModule):defvalidation_step(self,batch,batch_idx):x,y=batchy_hat=self.backbone

奈何桥边摆地摊·2022-11-20 06:23

BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers(图像Transformer的BERT预训练)

文章目录摘要1.Introduction2.方法2.1图像表示2.1.1ImagePatch（图像块）2.1.2VisualToken2.2BackboneNetwork：ImageTransformer2.3

AcceptGo·2022-11-20 04:14

pytorch model.load_state_dict报错

如：ifbackbone=="mobilenet":self.backbone=mobilenet()flat_shape=1024elifbackbone=="inception_resne

Ceri·2022-11-20 03:14

深度学习三(PyTorch物体检测实战)

深度学习三(PyTorch物体检测实战)文章目录深度学习三(PyTorch物体检测实战)1、网络骨架：Backbone1.1、神经网络基本组成1.1.1、卷积层1.1.2、激活函数层1.1.3、池化层1.1.4

扑腾的菜鸟·2022-11-20 02:31

EfficientFormer | 苹果手机实时推理的Transformer模型，登顶轻量化Backbone之巅

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童VisionTransformers(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速进展，在各种基准测试中取得了可喜的成果。然而，由于大量的参数和模型设计，例如注意力机制，基于ViT的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此，应用部署ViT具有很大的挑战性，尤其是在移动设备等资源受限的硬件上。最近的很多工作都试图通过网络

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

EfficientFormer：轻量化ViT Backbone

论文：《EfficientFormer:VisionTransformersatMobileNetSpeed》VisionTransformers(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速进展，开启了Vision+Transformer的先河，之后大量的论文和研究都基于ViT之上的。不过呢，Transformer由于Attention的结构设计需要大量的参数，执行的性能也比经过特殊优化的CNN要慢一点

ZOMI酱·2022-11-20 01:21

语义分割系列论文解读与实践

先挖个坑,最近看了挺多backbone、语义分割系列文章,看的太多也没啥记录,都是看完马上就放到代码里去跑了但是我想还是要有些记录,不然很多东西看了就忘,逐渐会忘记之前的一些历程,这是很可怕的接下来会在这个专栏里面分析一下各篇经典论文里的闪光点

�Sintol·D·Kevin·2022-11-20 00:48

yolo进化史：从yolov1到yolov5之yolov1

CrystalheartLi·2022-11-19 23:29

【YOLOv5】详细讲解全过程

1.2.4Yolov5x网络结构2核心基础内容2.1Yolov3&Yolov4网络结构图2.1.1Yolov3网络结构图2.1.2Yolov4网络结构图2.2Yolov5核心基础内容2.2.1输入端2.2.2Backbone2

mjiansun·2022-11-19 22:28

16.TMS: A Temporal Multi-scale Backbone Design forSpeaker Embedding(2022.5)

论文题目：TMS：一种面向说话人嵌入的时态多尺度骨干网设计论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.09098摘要：说话人嵌入是许多需要说话人信息的语音应用中探索可区分说话人特征(例如X-vector)的重要前端模块。当前最先进的用于说话人嵌入的骨干网络被设计为利用用于说话人表示的多分支网络体系结构(例如，ECAPA-TDNN)来聚合来自话语的多尺度特征。然而，由于模型参数的

一根藤～·2022-11-19 22:21

yolov7

结构图首先对输入的图片resize为640x640大小，输入到backbone网络中，然后经head层网络输出三层不同size大小的featuremap，经过Rep和conv输出预测结果，这里以coco

AI小丸子·2022-11-19 19:17

kaggle学习计划之Herbarium 2022 - FGVC9

Backbones:（最近针对图像的swin模型确实很好，有很大的发展空间！！！）(粗

林仔 Lin·2022-11-19 18:25

pytoch加载模型最后一层（grad-cam）

model=models.mobilenet_v3_large(pretrained=True)直接加载网上的预训练模型，获取的模型具体信息如下：Mobilenet是继承来自nn.module类，包含了backbone

weixin_47193259·2022-11-19 17:02

Yolov5

Yolov5文章目录Yolov5一.Yolov5现状二.Yolov5模型结构（一）Yolov52.0（二）Yolov56.0输入端BackBone基准网络Head网络三.Yolov5模型推理流程四.Yolov5

清风2022·2022-11-19 17:19

pytorch(02) : yolov5中的Focus模块

1.Focus模块的原理Focus模块在v5中是图片进入backbone前，对图片进行切片操作，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，类似于邻近下采样，这样就拿到了四张图片，四张图片互补，长的差不多

神气鱼_·2022-11-19 16:53

初学YOLOv5，v6.1版

创新点1.backbone换为NewCSPDarknet-532.SPP-->SPPF3.PAN-->CSP-PAN4.将Focus模块换成6x6大小的卷积层5.一系列数据增强方式：Mosaic，copypaste

Orange_sparkle·2022-11-19 16:19

细粒度分类：ACNet（Attention Convolutional Binary Neural Tree）

Robust Da·2022-11-19 14:12

目标检测：YOLOV3

1、YOLOV3的backbone改进：各个主干网络在imagenet上的运行效果。Darknet-53对比ResNet-152，top1和top5差不多，但速度快一倍。

wanchengkai·2022-11-19 13:09

目标检测场景SSD-Mobilenetv1-FPN

基于SSD_MobileNetV1_FPN（采用MobileNetV1网络和FPN网络作为Backbone的SSD网络)。

秋水墨色·2022-11-19 12:59

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