Backbone 第31页

YOLOv5的Backbone详解

YOLOv5的Backbone设计在上一篇文章《YOLOV5的anchor设定》中我们讨论了anchor的产生原理和检测过程，对YOLOv5的网络结构有了大致的了解。

Marlowee·2022-06-30 07:00

YOLOv5尝试修改backbone

本博文记录第一次修改yolov5，只是尝试，不做工程效率的考虑最近尝试修改yolov5的网络结构，在这里记录一下第一步：加入模块代码将模型搭建中所需的模块放入YOLOv5的源码路径models/common.py里，以ShuffleNetV2的InvertedResidual为例：在common.py的顶部加入导入fromtorchimportTensorfromtypingimportCalla

江小白jlj·2022-06-30 07:54

YOLOV5之backbone介绍与迁移使用

1整体架构yolov5的特征提取网络如图所示：该网络兼顾速度与精度，将PAN与PFN深度融合，对不同尺度鲁棒性强，可以即插即用，后接不同的检测器。输入为（btsize，608，608），共包括24层(括号为输出)：(0)focus:(4,64,304,304)(1)conv:(4,128,152,152)(2)BottlenackCSP:(4,128,152,152)(3)conv:(4,256,

杀生丸变大叔了·2022-06-30 07:51

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: EfficientNet

CV经典主干网络(Backbone)系列:EfficientNet作者：MingxingTan等发表时间：2019Paper原文：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks

kuweicai·2022-06-30 07:56

yolo项目汇总

1.YOLOv5https://github.com/ultralytics/yolov5https://github.com/ultralytics/yolov52.YOLOv5-Multibackbone-Compressionhttps

dream_passionately·2022-06-30 07:22

YOLOv5改进：更换骨干网（Backbone）

课程链接：https://download.csdn.net/course/detail/37465PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器，本课程讲述对YOLOv5进行更换骨干网（backbone

bai666ai·2022-06-30 07:18

Yolov5网络修改教程（将backbone修改为EfficientNet、MobileNet3、RegNet等）

整体看起来很复杂，但是不用慌张，本篇文章的主要修改处Backbone（特征提取网络）可以抽象为只有

rglkt·2022-06-30 07:21

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——basenets(BackBones)(一)

首先复现深度学习经典网络模型（basenet）（就是家喻户晓的Backbone，但是我会对Backbone做一些改动，所以这个系列就不叫Backbone，叫basenet）这些网络大都是分类的经典网络（

游客26024·2022-06-30 07:14

目标检测——YOLO系列算法（YOLOv4、YOLOv5）的学习笔记

目录1前言2致谢3YOLO模型列表4模型结构2.1BackboneFocus——网格下采样CSPDarknet532.3Neck——SPP&PANSPP：特征融合PAN：自顶向下的特征融合5后处理算法2.1NMSScreening

songyuc·2022-06-27 09:59

【目标检测】yolo系列：从yolov1到yolov5之YOLOv3详解及复现

看星星的月儿·2022-06-27 09:58

狗都能看懂的CenterNet讲解及代码复现

文章目录前言网络结构Backbone数据读取Loss计算模型预测预测结果后处理预测框转换训练tensorboard可能会出现的现象总结论文:https://arxiv.org/abs/1904.07850

热血厨师长·2022-06-27 07:53

目标检测算法YOLOv4详解

YOLOv4是精度速度最优平衡,各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：YOLOv4介绍YOLOv4框架原理BackBone训练策略BackBone推理策略检测头训练策略检测头推理策略1.YOLOv4

浩瀚之水_csdn·2022-06-27 07:17

目标检测算法——Fast R-CNN

FastR-CNN与R-CNN相同，同样使用VGG16作为网络的backbone，

Clichong·2022-06-24 07:55

使用TensorRT Python API搭建yolov5网络

使用TensorRTPythonAPI搭建yolov5网络网络总览创建网络定义对象BackboneFocusCBLCSPNeckPANetHead附录参考网络总览图1YOLOv5s网络注意：本文以yolov5s-v5.0

wq_0708·2022-06-23 07:11

Yolo v4:目标检测的最佳速度和精度

OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》发表时间及作者：2020CVPR文章目录《YOLOv4：OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》1.YOLOv4介绍2.YOLOv4网络结构2.1Backbone

迪菲赫尔曼·2022-06-23 07:35

【玩转yolov5】使用TensorRT C++ API搭建yolov5s-v4.0网络结构(3)

接上篇【玩转yolov5】使用TensorRTC++API搭建v4.0网络结构(2)，backbone部分已经讲完了，现在进入到neck部分。

昌山小屋·2022-06-23 07:43

基于EasyCV复现ViTDet：单层特征超越FPN

MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-basedMaskR-CNN给出了用ViT作为backbone的MaskR-CNN的训练技巧，并证明了MAE预训练对下游检测任务的重要性。

·2022-06-21 10:39

何恺明团队新作ViTDet：用于目标检测的视觉Transformer主干网络

研究概览ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetecti

机器学习社区·2022-06-16 07:27

【深度学习】Yolov3详解笔记及Pytorch代码

Yolov3详解笔记及Pytorch代码预测部分网络结构backbone：Darknet-53output预测结果的解码训练部分计算loss所需参数pred是什么target是什么loss的计算过程预测部分网络结构

夹猪逃·2022-06-14 10:19

YOLOv5模型改进策略源码示例

YOLOv5模型改进策略源码示例YOLO目标检测算法作为单阶段目标检测算法的代表在各个领域都有广泛的应用，在前几篇文章中我们已经对YOLO的Backbone、Neck、Head进行了较为详细的解读，这篇文章主要是从添加注意力机制来提升

Marlowee·2022-06-12 09:30

更换目标检测的backbone（以Faster RCNN为例）

本博客以FasterRCNN为例，介绍如何更换目标检测的backbone。

@BangBang·2022-06-12 07:53

如何利用Pytorch针对自己所设计的数据集进行的简单迁移学习

以VGG16为Backbone，CIFAR10为数据集，AdamW为梯度下降策略，ReduceLROnPlateau为学习调整机制。

游客26024·2022-06-12 07:00

mmdetection算法之DETR（0）

DETR基本网络结构backbone:resnet50输出的最后一层neck:无head:transformer，编解码+FFN+最后的预测分类和回归一、模型输出我们直接看经过resnet50特征提取后的

AI、明察秋毫·2022-06-10 07:00

YOLO_v4讲解

文章目录一：YOLO_v4的出现二：yolov4的创新点三：输入端【数据增强Mosaic】【SAT自对抗训练】【cmBN】[LabelSmoothing]四：BackBone【CSPDarknet53】

江南綿雨·2022-06-09 20:52

【项目实践】YOLO V4万字原理详细讲解并训练自己的数据集（pytorch完整项目打包下载）...

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录1、什么是YOLOV42、YOLOV4结构解析2.1、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

小白学视觉·2022-06-09 20:51

综述：轻量级CNN架构设计

卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率

Tom Hardy·2022-06-09 07:52

yolox-backbone详解之CSPLayer（含代码

densenetdensenet评价优点：1.更强的梯度流动2.减少了参数数量3.保存了低维度的特征缺点：进行了多次concat操作，导致显存占用过大cspdensenet评价：优点：1.加强CNN的学习能力2.消除计算瓶颈3.降低内存成本在此进行对比，densenet:64*64*1*1+64*64*3*3+64*64*1*1=45056cspdensenet:(64*32*1*1)*2+32*

暄染落墨·2022-06-08 07:43

yolox全解析

模型图:网络模型分为四个部分：1.输入端、2.backbone、3.neck、4.预测端每个部分的创新，关键点是：1.输入端：mosaic，mixup图像增强2.backbone：CSPLayer层，silu

暄染落墨·2022-06-08 07:43

（转载）yolov5理论学习笔记

不过这种也是最难的第二种：守正出奇的创新，比如将图像金字塔改进为特征金字塔第三种：各种先进算法集成的创新，比如不同领域发表的最新论文的tricks，集成到自己的算法中，却发现有出乎意料的改进对象检测网络的通用架构：1）Backbone

Activewaste·2022-06-07 07:29

YOLOv5 网络架构与组件（二）

文章目录1.YOLOV5组成2.YOLOV5网络结构3.各个模块的介绍4.YOLOv5灵活配置不同复杂度的模型1.YOLOV5组成Backbone:Focus,BottleneckCSP,SPPHead

@BangBang·2022-06-01 18:58

yolox网络结构

YOLOX((backbone):YOLOPAFPN((backbone):CSPDarknet((stem):Focus((conv):BaseConv((conv):Conv2d(12,32,kernel_size

花花花哇_·2022-06-01 18:24

2022年新版YOLO解读(PP-YOLOE)

1、设计机制该检测器的设计机制包括：Anchorfree无锚盒机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet+RMN

Tom Hardy·2022-05-30 07:53

【深度学习】基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现

helton_yan@CSDN（已授权）来源丨https://blog.csdn.net/SESESssss/article/details/114340066编辑丨极市平台导读本文基于代码实战复现了经典的Backbone

风度78·2022-05-29 07:38

今日AI：YOLOv5多种backbone、模型压缩代码库开源；FastAI 发布 PyTorch 学习免费书...

点击下方卡片，关注AIZOO公众号AI重磅干货，第一时间送达今天，分享一个新发布的基于YOLOv5的开源库，提供了多种backbone和压缩工具，以及FastAI发布的一本电子书。

u010900574·2022-05-28 07:08

基于Pytorch的YoLoV4模型代码及作品欣赏

文章目录一、前言二、YoLoV4的作品欣赏三、YoLo模型的源代码Backbone:Neck:Head:四、写在最后一、前言在正式文章开始前，先写几句废话把。。。

使者大牙·2022-05-28 07:58

基于Pytorch的YoLoV5 backbone 复现(上)

文章目录前言网络结构参考设计图Focus模块Conv卷积模块残差模块C3模块lxsm的区别前言现在我们来做一个简单的总结，最近也是在复盘嘛，看看这个学期阶段的学习成果，巩固和增强，系列笔记还在整理，我给自己的复盘时间大概是1个月左右，这个礼拜当然是有关于深度学习的内容主要是YOLO，下周是自己课内的东西。这篇博文也是准备了两天左右，仔细瞅了瞅V1~V3的论文，V4,V5我还没看，因为从发展的角度来

Huterox·2022-05-28 07:11

通过底层源码理解YOLOv5的Backbone

目录YOLOv5的Backbone设计1Backbone概览及参数1.1Param1.2backbone1.3Exp2Backbone组成3.1CBS3.2CSP/C33.2.1CSP结构3.2.2Bottleneck3.3SSPFYOLOv5s

·2022-05-27 14:33

机械臂抓取学习笔记*（用于机器人抓取检测和RGB语义分割的端到端可训练深度神经网络）

机械臂抓取学习笔记（略读）原文名称写在前面摘要相关工作机器人抓取检测语义分割方法Backbone抓取检测语义分割融合head总结原文名称End-to-endTrainableDeepNeuralNetworkforRoboticGraspDetectionandSemanticSegmentationfromRGB

ljc_coder·2022-05-27 07:08

我用YOLO-V5实现行人社交距离风险提示，代码开源！

比如输入端采用mosaic数据增强，Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方

Amusi（CVer）·2022-05-26 07:03

怎样将paddlepaddleOCR的模型转换为pytorch模型

目的：将paddlepaddleocr的字符识别模型转换为pytorch的模型过程：mobilenetv3_small的小模型在转换过程中成功转换了backbone的参数，但是head（两个双向LSTM

猫猫与橙子·2022-05-24 07:43

CVPR 2022 论文

CVPR2022论文提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录CVPR2022论文BackboneCLIPGANNASOCRNeRFVisualTransformerBackbone

不太地道的SLAM小白·2022-05-22 07:46

FCOS论文及源码详解(五)

train_net.py→train()开头→build_detection_model()→GeneralizedRCNN→build_backbone(),

Ashley-Yu·2022-05-21 18:58

【图像分类】学习率更新策略/优化器

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/魔改项目在models下的配置文件中，学习率更新方式以及参数均在

啥都生·2022-05-21 17:45

【学习-目标检测】目标检测之—FPN+Cascade+Libra

从上图中可以看到，在图像进入backbone进行特征提取后，分

helloworld_Fly·2022-05-21 10:08

【项目一、xxx病虫害检测项目】1、SSD原理和源码分析

目录前言一、SSDbackbone1.1、总体结构1.2、修改vgg1.3、额外添加层1.4、需要注意的点二、SSDhead2.1、检测头predictor2.2、生成defaultbox2.3、计算分类回归损失

满船清梦压星河HK·2022-05-21 07:32

【项目二、蜂巢检测项目】二、模型改进：YOLOv5s-ShuffleNetV2

目录前言一、蜂巢数据集二、YOLOv5s-ShuffleNetV2的实现2.1、backbone部分2.1.1、Focus替换2.1.2、所有Conv+C3替换为Shuffle_Block2.1.3、砍掉

满船清梦压星河HK·2022-05-21 07:02

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的Wide ResNet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·2022-05-20 15:21

CV计算机视觉（10）——图像迁移之风格迁移（学习图片噪声and学习模型参数）

目录前言二、风格迁移ImageStyleTransfer1.假设2.假设带来的问题3.做风格迁移的思路(1)backbone(2)contentloss(3)styleloss(4)Combinecontentsandstyles

schedule list·2022-05-17 07:00

MMDetection系列之（自定义模型）

backbone:通常是一个FCN网络提取特征地图，如ResNet,MobileNet。neck:在脊骨和头部之间的部位，如:FPN,PAFPN…head:用于特定任务的组件，如框预测、掩码预测等。

qq_41627642·2022-05-15 07:19

基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（1）——backbone网络结构

主要从以下几个部分剖析yolov4：1.YOLOV4的backbone网络结构（本博客）2.YOLOV4的NECK和YoloHead3.YOLOV4的Loss和Input4.YOLOV4的创新点以及一些

xiaoyang0307·2022-05-14 07:55

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