Backbone

YOLOv3详解：从零开始搭建YOLOv3网络

代码地址：https://github.com/Runist/YOLOv31、YOLOv3网络结构骨干网络（backbone）——特征提取YOLOv2的backbone采用的是DarkNet19，而YOLOv3
Runist·2021-02-15 14:02

mmsegment定制模型（八）

目录1、定制优化器1.1、优化器注册类1.2、优化器定义2、开发新组件2.1、添加新的主干(backbone)2.2、添加新的头(head)2.3、增加新的损失1、定制优化器1.1、优化器注册类mmsegmentation
alexzhang19·2021-02-02 23:11

目标检测图像分类算法的训练 tricks 记录

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、模型选的选择1.Baseline的选择2.BackBone3.Neck4.Head5.Loss二、数据增强三、训练测试策略1，模型训练2、模型测试总结前言对图像算法的一些个人纪录
songlixiangaibin·2021-02-02 20:56

Pytorch可视化模型任意中间层的类激活热力图(Grad-CAM)

本文使用的backbonenetwork为Resnet50，运行时需要根据实际使用的网络来修改以下两个参数：1."layers_names"：包含模
潜行隐耀·2021-01-29 23:48

vue-cli3+typescript初体验

2015年，三大前端框架开始火爆的时候，我还在抱着Backbone不放，一直觉得可以轻易转到其他框架去。后来换工作，现实把脸都打肿了，没做过vue、react、angular？不要！
·2021-01-29 15:51

Faster R-CNN ROIAlign TwoMLPHead FastRCNNPredictor

bilibilifaster_rcnn_framework.pyclassFasterRCNNBase(nn.Module):"""MainclassforGeneralizedR-CNN.Arguments:backbone
蓝鲸鱼BlueWhale·2021-01-29 14:16

Faster R-CNN框架

bilibilifaster_rcnn_framework.pyclassFasterRCNNBase(nn.Module):"""MainclassforGeneralizedR-CNN.Arguments:backbone
蓝鲸鱼BlueWhale·2021-01-26 20:31

JAVA面试1-Spring中Bean的生命周期

一、Spring针对Bean的生命周期进行管理的轻量级容器二、Bean1、什么是Bean被实例化的、组装且被Spring管理的对象InSpring,theobjectsthatformthebackboneofyourapplicationandthataremanagedbytheSpringIoCcontainerarecalledbeans.Abeanisanobjectthatisinst
·2021-01-26 19:19

网络拓扑中，什么是核心层？什么是汇聚层？

同开放最短路径优先协议（OSPF）中的区域0一样，核心（Core）和骨干（backbone）是同义词。园区网的这一层不
mogexiuluo·2021-01-25 16:52

NanoDet：这是个小于4M超轻量目标检测模型

YOLO、SSD、FastR-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone
华为云开发者社区·2021-01-21 10:17

NanoDet：这是个小于4M超轻量目标检测模型

YOLO、SSD、FastR-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone
华为云·2021-01-20 11:55

yolov5中的Focus模块的理解

一、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
三叔家的猫·2021-01-16 18:36

FasterRCNN学习笔记

特征提取网络Backbone。FasterRCNN首先使用一组基础conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。该featuremaps被共享用于后续RPN层和全连接层。
THE@JOKER·2021-01-15 19:05

Pano Backbone技术探秘

我们经常听到很多做音视频PaaS云服务的产品会介绍自己有200个以上的节点，这听起来是个很大的数字，似乎一定能够比十几个节点提供更优的全球网络覆盖和更优的音视频效果。事实真是这样吗？Zoom和WebEx都是服务全球的视频会议产品，在疫情期间Zoom的日会议参与者达到了3亿，WebEx平台用量也增加了三倍以上。要服务全球200多个国家及地区的用户，如此大规模的在线会议，他们都部署了多少个节点呢？答案
拍乐云Pano·2021-01-11 17:54

源码解析目标检测的跨界之星DETR（一）、概述与模型推断

Date:2020/06/27Author:CW前言：阅读了DETR的论文后，近期梳理了相关代码，本系列会结合源码对DETR进行解析，包含模型效果的简单演示、训练的pipeline、backbone、编码
CW不要无聊的风格·2021-01-11 16:26

『目标检测』YOLO V5(2)：代码解析

YOLOV5(1)：学习笔记YOLOV5代码解析系列文章目录一、网络结构图二、不同网络的深度三、不同网络的宽度四、yolov5s.yaml4.1yaml介绍4.2parameters4.3anchors4.4backbone4.5head
libo-coder·2021-01-04 16:17

Pytorch 目标检测学习 Day 2

1.网络骨架：Backbone当前的物体检测算法虽然各不相同，但第一步通常是利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，然后再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络是整个检测算法的“
abc123mma·2021-01-03 15:45

yolo 深度学习_1.8M超轻量目标检测模型NanoDet，比YOLO跑得快，上线两天Star量超200...

这个项目对单阶段检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)进行轻量化，得到模型大小仅1.8m、速度超快的轻量级模型NanoDet-m。
weixin_39525007·2021-01-01 20:33

树莓派c语言运行_使用TVM在树莓派上运行INT8量化SSD模型

我们使用mmdetection训练了一个以mobilenet-v2为backbone的SSD模型，将其从Pytorch转化为onnx，并使用TVM运行。
兔老板AirS·2021-01-01 19:47

【论文解读】深度学习目标检测 | R-CNN系列里程碑 | 一文弄懂Faster R-CNN

目录前言论文导读R-CNN系列发展后起之秀的改进1简介1.1摘要1.2代码2FasterR-CNN网络结构2.1整体网络结构简介2.2backbone提取featuremap2.2.1实验对比2.2.2
熊猫小妖·2020-12-31 10:40

华为云杯”2020人工智能创新应用大赛总结与分析

华为云杯”2020人工智能创新应用大赛总结与分析目录赛题背景数据简介与评判指标数据分析数据概览与初步分析数据增强模型设计与训练基本结构BackBone选取Loss选取优化器选取训练trick后处理膨胀预测阈值划定结果与参考文献
HX_Image·2020-12-26 14:02

Vue.js 框架的发展历程

一、框架的出现尤雨溪表示：在我使用一些现有框架去完成一些特殊处理的时候发现这些框架并不能真正解决我的问题，第一个使用过的框架是Backbone，但这个更像是一个应用程序框架，它不会给你任何的视图互动管理
Evan是一万·2020-12-25 21:47

yolov3为什么对大目标检测不好_各位大佬，我想请教一下目标检测yolov3 有什么优化策略？...

更轻量级更快更换YOLO_v3的backboneYOLO_v3的默认backbone网络是darknet53，虽然darkn
weixin_39627408·2020-12-19 15:11

Vue与React两个框架的区别和优势对比

React与当时流行的jQuery,Backbone.js和Angular1等框架不同，它的诞生改变了JavaScript的世界。
lucky_qi·2020-12-17 23:53

Vue与React两个框架的区别和优势对比

React与当时流行的jQuery,Backbone.js和Angular1等框架不同，它的诞生改变了JavaScript的世界。
lucky_qi·2020-12-17 23:31

CV目标检测 Task02: 练死劲儿-网络设计 打卡笔记-Datawhale

Task02:练死劲儿-网络设计3.3锚框or先验框3.3.1关于先验框3.3.2先验框的生成3.3.3小结3.4模型结构3.4.1VGG16作为backbone3.4.2分类头和回归头3.4.2.1边界框的编解码
菊头蝙蝠·2020-12-17 13:28

论文学习：（TSN）Temporal segment networks: Towards good practices for deep action recognition

《TemporalSegmentNetworks：TowardsGoodPracticesforDeepActionRecognition》目录0、导论1、TSNNetworkArchitectureBackbone
小吴同学真棒·2020-12-16 20:52

基于 puppeteer 的高性能 SPA SEO 解决方案

puppeteer的SSR方案,他使用HeadlessChrome从网页中生成html,然后以http的方法返回html内容解决了什么问题很多公司和开发者使用JavaScript框架(包括AngularJS，BackboneJS
左盐·2020-12-16 13:30

图像分割套件PaddleSeg全面解析（五）模型与Backbone代码解读

本章节将介绍PaddleSeg的核心部分，分割模型和主干网络部分，在yaml配置文件中有以下定义：#模型信息model:#模型的类型FCNtype:FCN#使用的主干网络为HRNetbackbone:type
人工智能研习社·2020-12-11 13:50

Java Spring数据单元配置过程解析

基本原理-容器和bean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。
·2020-12-11 12:48

[深度学习]CenterNet/CenterTrack学习笔记

github.com/HRNet/HigherHRNet-Human-Pose-Estimation三项任务[应用]MainresultsObjectDetectiononCOCOvalidationBackboneAP
苏源流·2020-12-09 17:54

Announcing the App Store Small Business Program

AnnouncingtheAppStoreSmallBusinessProgram（AppStore小型企业计划官宣了）November18,2020（2020年11月18日）Webelievethatsmallbusinessesarethebackboneofourglobaleconomyandthebeatingheartofinnovationandopportunityincommun
内蒙小猿·2020-12-02 11:21

【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

前言本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络，其基本结构backbone+fpn+head也是目前目标检测算法的标准结构。
风度78·2020-12-01 11:30

[Yolov4-Pytorch-0]----yolov4网络概况

[网络概况0]YOLOV4-Pytorch----yolov4YOLOV4网络结构组件解析1.CBM2.CBL3.Resunit4.SPP5.CSPX模块解析输入端1.Mosaic数据增强BackBone
Aprinlife·2020-11-25 16:02

resnet结构_PyTorch实现ResNet亲身实践

代码已同步到GitHub：https://github.com/EasonCai-Dev/torch_backbones.git1论文关键信息1.1核心-ResidualBlock核心思想是：训练残差，
weixin_39562234·2020-11-21 21:59

论前端框架组件状态抽象方案, 基于 ClojureScript 的 Respo 为例

Respo是本文作者基于ClojureScript封装的virtualDOM微型MVC方案.本文使用的工具链基于Clojure的,会有一些阅读方面的不便.背景Backbone以前的前端方案在文本作者的了解之外
题叶·2020-11-20 16:27

论前端框架组件状态抽象方案, 基于 ClojureScript 的 Respo 为例

Respo是本文作者基于ClojureScript封装的virtualDOM微型MVC方案.本文使用的工具链基于Clojure的,会有一些阅读方面的不便.背景Backbone以前的前端方案在文本作者的了解之外
题叶·2020-11-20 15:57

An image is worth 16x16 words:Transformers for image recognition at scale（论文阅读）

这一期分享的paper是：Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale一、概述CV------>CNN------>CNNasBackboneAttentionasasuxiliaryNLP
招坑体质Yoomi～·2020-11-16 23:36

Leveraging the Feature Distribution in Transfer-based Few-Shot Learning——论文翻译&笔记

摘要在基于迁移的小样本学习中利用特征分布过去，优秀的backbone和有效的后处理，使得基于transfer的方法达到了最强的性能。
咖喱波特·2020-11-15 23:25

前端插拔式 SPA 应用架构实现方案

同时，前端领域保持着高速发展，早期的jQuery+Backbone+Bootstrap的MVC解决方案支撑起了业务相当长的一段时间；后来，Angular、Ember等MVVM框架开始崭露头角，前后端分离和前端组
alisecued·2020-11-13 17:51

Backbone之Senet介绍

Backbone之Senet介绍论文：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf代码：https://github.com/moskomule/senet.pytorchSenet
xuzz_498100208·2020-11-08 23:24

YOLOV3详解

YOLOV3的主干网络backbone称为DarkNet,主要有DarkNet-21,DarkNet-53,区别在于每层的ResidualBlock个数不同.yolo-v3网络结构:1、DarkN
maxruan·2020-10-16 18:41

用树莓派4b构建深度学习应用（三）OpenCV篇

OpenCV4.4新特性让我们先看一下OpenCV4.4的新特性：支持YOLOv4；SIFT专利到期，移入到了主存储库；ONNX：添加对Resnet_backbone（Torchvision）的支持；支持
bluishfish·2020-10-11 16:13

基于Object.defineProperty实现双向数据绑定

而且不同的框架也想尽一切办法去实现这一特性，比如：Knockout/Backbone---发布-订阅模式Angular---‘脏检查’Vue---'Object.defineProperty'那么双向数据绑定到底是什么
风吹过的夏夜·2020-10-11 16:45

JS原生一步步实现前端路由和单页面应用

前端路由实现之#hash先上demo项目地址：spa-routers运行效果图router.jpg背景介绍用了许多前端框架来做spa应用，比如说backbone，angular，vue他们都有各自的路由系统
明日隼觉·2020-10-11 14:51

vue中的双向数据绑定原理

实现数据绑定的做法有大致如下几种：发布者-订阅者模式（backbone.js）脏
Allen 赵奇隆·2020-10-11 14:51

用树莓派4b构建深度学习应用（三）OpenCV篇

OpenCV4.4新特性让我们先看一下OpenCV4.4的新特性：支持YOLOv4；SIFT专利到期，移入到了主存储库；ONNX：添加对Resnet_backbone（Torchvision）的支持；支持
bluishfish·2020-10-09 13:07

获奖无数的工作室，又双叒叕出新作品了

在以前的推文里，我曾经介绍过那家年年都获得Pentawards包装设计大奖的设计公司——BackboneBranding。
庞门正道·2020-09-27 00:00

目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战

日打卡营作业二：RCNN系列模型实战如何更改结果目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战本文章主要记录《目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战》的yml文件配置更改，主要包括添加FPN，更改backbone
Valonecium·2020-09-26 11:55

关于如何改进YOLOv3进行红外小目标检测的？

对于提高效果可以做出努力的方向1.对数据集进行统计2.修改anchor3.构建Baseline4.数据集部分改进①过采样②在图片中任意位置复制小目标5.修改Backbone①注意力模块②即插即用模块③修改
幽冥之花·2020-09-21 15:00
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