Backbone 第30页

nanodet阅读：（1）概述

二、正文1.模型整体特点模型之所以轻量，是因为作者用了①轻量的backbone：经

tang-shopping·2022-08-06 07:59

基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（2）——NECK部分

继上篇《基于Tensorflow2的YOLOV4网络结构及代码解析（1）——backbone网络结构》博文后继续解析yoloV4的NECK本篇博客主要介绍两个个方面：1.SPPNET:SPP结构使用不同尺度的

xiaoyang0307·2022-08-05 09:35

【Darknet-53】YOLOv3 backbone Darknet-53 详解

文章目录1模型计算量与参数量2Darknet-53网络3感谢链接1模型计算量与参数量模型计算量与参数量的计算方式主要有两种，一种是使用thop库，一种是使用torchsummaryX。使用pipinstallthop安装thop库使用pipinstalltorchsummaryX安装torchsummaryX库2Darknet-53网络可直接运行下方代码，结合注释和结果理解本例中darknet53

寻找永不遗憾·2022-08-05 09:35

pytorch源码解析系列-yolov4最核心技巧代码详解（1）-网络结构

YOLOV4中核心部分实现方式1.CBMCBL以下代码部分参考源码内容，图片参考了江大白的知乎conv+batch+mish(Leakyrelu)效果：就是leaklyrelu的效果，防止梯度为0结果：backbone

活塞君·2022-08-05 09:35

【MMDetection 源码解读之yolov3】Backbone - Darknet53.

Darknet2.1、Darknet类介绍和全局参数设置2.2、__init__初始化2.3、前向推理2.4、搭建stage1-5总结前言这个博客会讲解MMDetection关于Darknet53这个Backbone

满船清梦压星河HK·2022-08-05 09:31

【YOLOv7_0.1】网络结构与源码解析

文章目录前言整体网络结构分解的yolov7.yaml各组件结构ELAN1(backbone)ELAN2(head)MPConvSPPCSPCRepConv原理理解层面代码实现层面References前言论文地址

嗜睡的篠龙·2022-08-05 09:55

目标检测-YOLOv3理论讲解

YOLOv3论文:YOLOv3:AnIncrementImprovementYOLOv3网络讲解YOLOv3相比之前的YOLO2改进之处是修改了BackBone,由YOLOv2的Backbone为Darknet

@BangBang·2022-08-04 07:10

【计算机视觉】：基于PyTorch的YoloV5目标检测平台

基于PyTorch的YoloV5目标检测平台YoloV5改进的部分改进YoloV5思路一、整体结构二、网络结构分析1、主干网络Backbone（即CSPDarknet）2、构建FPN特征金字塔（加强特征提取网络

JRWu·2022-08-02 10:15

【目标检测+域适应】CVPR18 CVPR19总结

CVPRDomainAdaptiveFasterR-CNNforObjectDetectionintheWild这篇可算是第一个工作，以fasterrcnn为baseline,在其基础上添加判别器分支，附着到backbone

weixin_30246221·2022-08-01 07:13

思谋面试准备

tf.Print2.bagging与boosting区别3.分类网络常用backbonehttps://blog.csdn.net/m0_59787404/article/details/1214

凭轩听雨199407·2022-07-30 07:05

深度学习目标检测之YOLO系列网络（一步步变强之yolo v3）

YOLOv3的BackBone在YOLOv3中，主干网络采用Darknet-53，相比于YOLOv2的Darkn

BigHao688·2022-07-30 07:50

CenterNet目标检测【详解】

文章目录1、Backbone2、Heatmap2.1HeatmapLoss2.2WHLoss2.3offseLoss2.4TotalLoss和decode1、BackboneHourglass:主要用于关键点检测

全息数据·2022-07-29 07:06

注意力机制

https://github.com/HaloTrouvaille/YOLO-Multi-Backbones-AttentionYOLO融合注意力机制可以参考下NeuralNetworks2020|哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

无止境x·2022-07-27 13:26

【Detection】R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks论文分析

Paperlink1.Overview2.position-sensitivescoremaps2.1Background2.2position-sensitivescoremaps3.Architecture3.1backbone3.2

急流勇进·2022-07-25 17:14

【目标检测-YOLO】YOLO v4 总结（第四篇）

1.YOLOv4架构总结YOLOInputBackboneNeckHead置信度Loss坐标回归Loss分类Lossv1448*448GoogleNetFC*2MSEv232xDarkNet-19PassthroughConvMSEv332xDarkNet

理心炼丹·2022-07-25 16:15

YOLOv1-YOLOv5的简单学习记录

YOLOv1（2016）首次将目标检测转化为回归问题，边框回归直接预测（x,y,w,h）VGG16为backbone，7*7网格负责预测，每个网格预测2个bbox，输出7x7x30损失包括：坐标预测损失

奔跑的阿诺·2022-07-24 07:40

【深度学习】YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 目标检测

Weighted-Residual-Connections(WRC)https://arxiv.org/pdf/1605.08831.pdf（2）Cross-Stage-Partial-connections(CSP)backbonehttps

XD742971636·2022-07-22 17:21

EfficientFormer：轻量化ViT Backbone

MobileViT结构上基本基于MobileNetV2而改进增加了MobileViTblock，但是同样能够实现一个不错的精度表现，文章实验部分大量的对比了MobileViT跟CNN和ViT模型的参数量和模型大小，不过值得一提的是在端侧除了模型大小以外，更加重视模型的性能，只能说这篇文章经典之处是开创了CNN融合ViT在端侧的研究。

ZOMI酱酱·2022-07-22 16:00

【目标检测-YOLO】YOLO v4 架构以及网络详解（第二篇）

1.YOLO总结YOLOInputBackboneNeckHead置信度Loss坐标回归Loss分类Lossv1448*448GoogleNe

理心炼丹·2022-07-21 12:52

YOLOv5核心基础知识讲解

深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解（知乎）目录0、基础概念1、Yolov5四种网络2、核心基础内容2.1YOLOv5核心基础内容2.2Yolov5核心基础内容2.2.1输入端2.2.2Backbone2.2.3Neck2.2.4

浅汐入梦·2022-07-21 07:38

CV目标检测模型小抄(1)

前言写完CV领域经典backbone模型小抄(1)之后，我们知道，backbone加上分类头就可以做分类任务了，那么如果backbone加上一些目标检测和实例分割头，其实也可以做实例分割任务。

Andy Dennis·2022-07-20 20:12

CV实例分割模型小抄(1)

前言写完CV领域经典backbone模型小抄(1)之后，我们知道，backbone加上分类头就可以做分类任务了，那么如果backbone加上一些目标检测和图像分割头，其实也可以做目标检测和实例分割任务。

Andy Dennis·2022-07-20 07:27

FCOS代码（一） (demo过程)骨干网络结构详解，mask-rcnn ResNet+fpn

FCOS代码（三）demo过程的整个流程下面是源代码中打印的整体网络结构，然后将其分为ResNet和FPN两部分描述进行描述，config使用的是fcos_imprv_R_50_FPN_1x.yaml，BACKBONE.CONV_BODY

匿名的魔术师·2022-07-19 08:42

An Improved One millisecond Mobile Backbone 论文笔记

AnImprovedOnemillisecondMobileBackbone论文笔记论文链接:https://arxiv.org/abs/2206.04040一、Introduction作者在本文中探索一个新的

Tianchao龙虾·2022-07-19 07:28

论文阅读笔记 | Transformer系列——Transformer in Transformer

TNTApproach2.1Preliminaries2.2TransformerinTransformer2.3Positionencoding3.Resultpaper：TransformerinTransformercode：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones

Clichong·2022-07-19 07:54

目标检测算法——YOLOv5结合BotNet（Transformer）

论文题目：《BottleneckTransformersforVisualRecognition》基于Transformer的新backbone来了！！！

加勒比海带66·2022-07-19 07:34

目标检测 Faster-RCNN网络

文章目录1.网络工作流程1.1数据加载1.2模型加载1.3模型预测过程1.3.1RPN获取候选区域1.3.2FastRCNN进行目标检测2.模型结构详解2.1backbone2.2RPN网络2.2.1anchors2.2.2RPN

落花雨时·2022-07-18 13:39

[2101] [ICCV 2021] Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

papercodeContentIntroductionMethodmodelarchitecturetoken-to-token(T2T)re-structurizationsoftsplitT2TmoduleT2T-ViTbackbonearchitecturevariantsExperimentT2T-ViTonImageNetfromCNNtoViTablationstudyIntrodu

koukouvagia·2022-07-18 07:39

三维目标检测中的RPN网络总结

更过内容更新于个人博客twn29004.top常见的RPN网络Faster-RCNN中的RPN网络在Backbone生成的特征图中，使用大小为3×33\times33×3的卷积处理特征图，针对每一个中心点生成一个

twn29004·2022-07-15 07:58

High-Resolution Network (篇二)：MMpose代码讲解之Backbone及关键点Detector部分

Backbone部分Backbone部分的代码在mmpose\models\backbones\hrnet.py中，该脚本文件调用了ResNet的BasicBlock和Bottleneck，我们只需要关注

@会飞的毛毛虫·2022-07-15 07:44

PAN解读 —— Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network

文章目录简述网络结构BackboneSegmentationHeadFPEMFFMOutputandPixelAggregation（PA）损失函数AggregationLossDiscriminationLoss

aift·2022-07-14 21:30

Pytorch搭建DeepLabv3

Pytorch搭建DeepLabv3前言原理带空洞卷积的backboneASPP输出层代码实现前言学习一下经典语义分割网络DeepLabv3DeepLabv3相比于v1和v2网络的改进在于：①重新讨论了空洞卷积的使用

金渐层猫·2022-07-13 08:29

Deeplabv3+网络结构详解与模型的搭建

DilatedConvolution膨胀卷积二、ASPP与Encoder&Decoder三、深度可分离卷积3.1深度可分离卷积原理3.2深度可分离卷积减小参数量和计算量3.3深度可分离卷积实现细节四、Xception作为BackboneDeepLabv3

binlin1209·2022-07-13 08:39

Visual Attention Network

研究背景对于各种视觉任务来说，例如图像分类、目标检测、语义分割等，一个先进的backbone往往能够显著地提高性能。

名字不如叫摸鱼·2022-07-12 07:36

计算机视觉中的 CNN&Transformer&MLP Backbone网络模型设计前沿研究总结 (持续更新)

简介随着VisionTransformer的发展，利用CNN与Transformer相结合、基于纯Transformer设计的网络架构层出不穷。与此同时，相当一部分研究聚焦于探讨Transformer的必要性，并由此出现了多层感知机(Multilayerperceptron,MLP)、傅里叶变换(Fouriertransform)等替代Transformer组件构建网络模型的研究。本文力图将现有前

幻灵H_Ling·2022-07-10 22:42

faster rcnn学习笔记

通过backbone（主干特征提取网络）提取特征获取共享特征图（featuremap）。

chxing12138·2022-07-10 07:51

论文笔记（十一）【yolov4】详细解析 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

YOLOV4结构解析1，YOLOV4改进的部分（不完全）2、主干特征提取网络Backbone3、特征金字塔4、YoloHead利用获得到的特征进行预测5，补充5.1yolov4可视化结构（很长）5.2yolov3

CV-杨帆·2022-07-10 07:52

【深度学习】backbone 特征提取网络参数比较【1】

文章目录Alexnet#6110wCSPDarkNet53#2760wCSWinTransformer_tiny_224#2232wDarkNet53#4157wDeiT_base_distilled_patch16_224#8718w这篇https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/125643918在介绍PaddleClas的时候，发现很多

XD742971636·2022-07-09 07:27

【医学分割】u2net

模型提出的主要背景是两部分：1、分割任务的backbone主要是一些预训练模型。因为一些分割backbone的效果没有预训练模型的效果好，所以大家也都采用预训练模型了。

可乐大牛·2022-07-08 07:27

Swin Transformer网络架构、相应改进模块的理解

Swin-Transformer相较于VIT改进的方法：SwinT使用类似CNN中层次化构建方法，这样的backbone有助于在此基础上构建检测和分割任务，而VIT中是直接一次性下采样16倍，后面的特征图都是维持这个下采样率不变

liiiiiiiiiiiiike·2022-07-05 07:10

【图像分类】模型如何搭建/文件如何调用

项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones项目说明：开箱即用，涵盖主流模型的图像分类|主干网络学习/对比/魔改项目视频教程：https://www.bilibili.com

啥都生·2022-07-04 07:41

使用PyTorch训练与评估自己的AlexNet网络教程

文章目录前言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.评估前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-07-04 07:10

[Video Transformer] VTN: Video Transformer Network

GitHubICCV2021Videoactionrecognition总结：相当于把CNN+LSTM结构中的LSTM替换为VTN适用于处理长视频，在inference时可以一次输入整个视频模型框架是模块化的，2Dbackbone

Cherry_qy·2022-07-04 07:35

目标检测学习笔记——相关资料、竞赛及trick

、长宽比3、图像数量是否充分，延伸到类別均衡问题4、人眼观察图像是否有认为旋转，色彩对比度，裁剪等二、数据增强/数据处理（在线、离线）三、postprocess四、模型集成五、训练采样六、模型部分1、backbone2

phily123·2022-07-04 07:50

深度学习之图像分类（一）--分类模型的混淆矩阵

分类模型的混淆矩阵深度学习之图像分类（一）分类模型的混淆矩阵1.混淆矩阵1.1二分类混淆矩阵1.2混淆矩阵计算实例2.混淆矩阵代码3.混淆矩阵用途深度学习之图像分类（一）分类模型的混淆矩阵今天开始学习深度学习图像分类模型Backbone

木卯_THU·2022-07-04 07:44

Video Transformer Network

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）·2022-07-04 07:14

Yolov5从入门到放弃（一）---yolov5网络架构

文章目录YoloV5网络架构总体架构代码部分FOCUS池化PANetYoloV5网络架构总体架构Backbone(主体):Focus,BottleneckCSP,CSPHead:PANet+Dectect

黑猫爱小鹿·2022-07-03 07:04

yolov6解锁了新姿势

本框架同时专注于检测的精度和推理效率YOLOv6主要在BackBone、Neck、Head以及训练策略等方面进行了诸多的改进：统一设计了更高效的Backbone和Neck：受到硬件感知神经网络设计思想的启发

matlab_python22·2022-07-02 07:06

Vue基础知识

1)前端技术发展历程#纯原生JavaScript(原生js)jQuery（仅仅是提高了DOM操作的效率）框架时代框架发展:纯原生js->prototype.js->jQuery.js->backbone.js

牛马小先锋·2022-07-01 18:36

【目标检测】目标检测界的扛把子YOLOv5（原理详解+修炼指南）

文章目录1.YOLO输入端1.1Mosaic数据增强1.2自适应锚框计算1.3自适应图片缩放2.YOLO总体架构图2.1BackBone2.1.1Focus模块2.1.2SPP模块2.1.3CSP_X模块

魏宝航·2022-07-01 07:29

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