Backbone 第26页

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

Mask R-CNN学习笔记

p=2&share_source=copy_web参考：一文读懂FasterRCNN-知乎(zhihu.com)参考：令人拍案称奇的MaskRCNN-知乎(zhihu.com)2CNNBackBone·

别码了W哥·2022-11-19 12:48

深入浅出读懂ResNet原理与实现

这也是本文为了打破深度学习黑箱子操作而撰写的学习内容，让你对Backbone有更深刻的理解。

周健文·2022-11-19 12:45

深度学习常见术语及作用--个人笔记

4.backbone：主干（骨干）网络，一般是指提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，供后面的网络使用。5.反向传播：在反向传播中，网络的运动是向后的，误差随梯度从外层流入，穿过隐含层，权重被

Candy 晔·2022-11-19 08:29

目标检测笔记(二)：YoloV4-Tiny训练、测试、评估完整步骤

文章目录Yolov4-Tiny讲解Yolov4-Tiny-backboneGithub-代码下载数据集下载数据集处理训练网络预测网络评估网络Yolov4-Tiny讲解https://www.bilibili.com

ZZY_dl·2022-11-19 08:46

YOLOv5-v6.0学习笔记

YOLOv5-v6.0学习笔记1.网络结构1.1Backbone1.1.1Conv模块1.1.2Focus模块1.1.3CSPDarkNet531.1.3.1CSPNet1.1.3.2Bottleneck

奔跑的chanchanchan·2022-11-19 08:14

看YOLOv5代码的一些感悟

一.YOLOv5结构RGB三通道图片BackboneHead检测框二.detect.py在YOLOv5的detect.py以及毕设代码BeiFen_BeiFen_BeiFen.py的detect部分最重要的就是自己训练的权重文件

DongDong_0921·2022-11-19 05:54

SegNet分割模型解析（含详细代码及注释）

目录模型特点完整代码SegNet是剑桥大学于2015年提出的分割模型模型特点1.backbone:vgg162.encoder-decoder，左右网络层对称。

爱吃酸菜鱼的小猫咪·2022-11-19 05:58

YOLOV3学习笔记

YOLOV2的backbone使用了darknet19基础网络，darknet19即有9个卷积层，YOLOV3则使用了一种新的特征提取网络——darknet53，顾名思义有53个卷积层，论文中提到了darknet53

开心的饲养员·2022-11-19 04:09

卷积神经网络发展（网络骨架：Backbone）

CNN网络架构演进：从LeNet到DetNet卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。在图像的

AI路上的小白·2022-11-19 04:53

YOLOv5网络详解

原视频链接YOLOv5网络详解_哔哩哔哩_bilibili网络结构网络结构：Backbone:NewCSP-Darknet53Neck:SPPF,NewCSP-PANHead:YOLOv3Head将Focus

Dragon_0010·2022-11-19 03:25

YOLOv4网络详解

站UP主霹雳吧啦WzYOLOv4网络详解_哔哩哔哩_bilibiliYOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection(目标检测得最佳速度和精度)网络结构：Backbone

Dragon_0010·2022-11-19 03:55

YOLOv5 Focus C3 各模块详解及代码实现

目录yolov5s.yamlyolov5s.yaml基本参数含义一些基本参数：BackBone：HeadFocus一、Focus模块的作用Focus的参数量Yolov3和Yolov5的改进对比关于Focus

创不了浩·2022-11-19 03:21

【Moga Net】Efficient Multi-order Gated Aggregation Network 阅读

EfficientMulti-orderGatedAggregationNetwork目录EfficientMulti-orderGatedAggregationNetwork导读背景网络结构消融实验特征可视化实验结果官方代码库导读今天分享一篇发在arxiv上的backbone

vcbe·2022-11-19 02:05

深度学习实战 2 YOLOv5 添加CBAM、CA注意力机制

YOLOv5结合注意力机制有两种策略：注意力机制结合Bottleneck，替换backbone中的所有C3模块在backbone单独加入注意力模块1.CBAM论文《CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule

李同学_道阻且行·2022-11-19 01:07

Pytorch 深度学习特征图可视化——（Yolo网络、rcnn）

作为例子，使用者仅仅修改自己想可视乎网络的层数或者某层的任意维度目录写在前面对Yolo系列、r-cnn系列都有较好的表现形式，下面我们以Yolov4网络做详细介绍1：获得网络的模型结构：Yolobody((backbone

板蓝根先生627·2022-11-17 11:51

图像分类（三）HRNet —— 保持空间与语义信息的backbone

保持空间与语义信息的backbone前言一、如何保持图像的空间信息及提取语义信息High-to-LowLow-to-High二、HRNet网络开始层Stem并行提取特征层语义空间信息交互的stage层输出头

lzzzzzzm·2022-11-16 18:58

语义分割｜学习记录（5）Pytorch官方实现的FCN网络结构

文章目录前言FCN网络结构参考资料前言Pytorch官方实现的FCN和当年论文的结构图稍有不同，因为现在有了更多的backbone的选择，而且应用了膨胀卷积技术。

coder_sure·2022-11-16 17:10

深度学习论文精读[14]：Vision Transformer

VisionTransformer(ViT)可以算是整个Visuier任务的backbone网络。

louwill12·2022-11-16 17:05

DINO：2022.3_SOTA_COCO_DETR

DINO在模型大小和数据大小上表现出良好的可扩展性，用SwinLbackbone在Object365大数据集预训练，达到了COCOval201763.2AP和test-dev63.3AP。

gesshoo·2022-11-16 16:20

ViT：视觉Transformer backbone网络ViT论文与代码详解

VisionTransformer(ViT)可以算是整个Visuier任务的backbone网络。提出ViT模型的这篇文章题名为AnImageisWorth16x16Words:Transformer

louwill12·2022-11-16 16:14

【PraNet】主要架构解读-------wmilk

Res2net:Anewmulti-scalebackbonearchitecture（Res2net:一种新的多尺度骨干架构）·图一右边模块在左边传统的瓶颈块中增加了多分支结构，此分支能够对输入图像进行不同像素大小的观察

cfsongbj·2022-11-16 13:45

yolov5激活函数和损失函数改进

目录漏斗激活（FReLU）box损失函数改为EIOU从输入端、主干特征提取网络（backbone）、特征融合网络（neck）、检测头等四个方面进行改进，从改进的方法包括添加注意力机制、损失函数改进、改变网络结构

AI小丸子·2022-11-16 07:44

推荐频道

Backbone