Backbone 第7页

CasA：用于点云 3D 目标检测的级联注意力网络

RPN使用3-Dbackbone网络将体素编码为3-D特征volumes。然后采用二维检测头来生成区域

飞大圣·2023-10-10 22:11

gromacs PCA 做自由能景观图

73https://www.zhihu.com/question/19895566跑完动力学后蛋白比对gmxtrjconv-fmd.xtc-smd.tpr-fitrot+trans-omdfit.xtc选择backbone

xiaolan39·2023-10-10 19:46

【自动驾驶】PETR/PETRv2/StreamPETR论文分析

1.PETRPETR网络结构如下，主要包括image-backbone,3DCoordinatesGenerator,3DPositionEncoder,transformerDecoder1.1ImagesBackbone

AI小白龙·2023-10-10 18:29

mmdetection组件构成与注册表分析

将一般的目标检测算法分成了几个不同的模块,在使用时只需要在配置文件中声明各个模块使用的组件名称和参数,就可以像搭建积木一样搭建一个完整的目标检测模型;基本组件mmdetection的组件大多数以类的形式定义:BACKBONES

寒夏凉秋·2023-10-09 20:35

图像语义分割 FCN图像分割网络详解

图像语义分割FCN图像分割网络详解0、介绍1、VGG16网络结构2、转置卷积3、FCN-32S、FCN-16S，FCN-8S网络结构4、损失函数5、膨胀卷积6、FCN(Backbone-ResNet-50

郭庆汝·2023-10-09 16:38

云计算：常用系统前端与后端框架

angular.Js(模型，scope作用域，controller,依赖注入，MVVM):前端MVC.require.JS:AMD,commonJSSeajs:CMD，commonJSVUE.JS:MVVMbackbone.JS

cronaldo91·2023-10-09 14:00

Spherical Transformer for LiDAR-based 3D Recognition训练环境配置

4，backbone（主干网络）大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。5，PRN（RegionProposalNetwork，区域生成网络），通俗讲是“

东-115·2023-10-08 20:03

基于YOLOv5的工地安全帽、口罩检测系统

目录1，YOLOv5模型原理介绍1.1输入侧1.1.1数据增强1.1.2自适应锚框计算1.1.3自适应图片缩放1.2Backbone1.3Neck1.4输出端2，基于YOLOv5的工地安全帽、口罩检测系统实现流程

txz2035·2023-10-08 07:32

【YOWO代码解析】

文章目录1.backbones_2d&backbones_3d2.cfg（config）2.1ava.yaml（jhmdb.yaml、ucf24.yaml）2.2ava_categories_count.json

三木今天学习了嘛·2023-10-07 11:30

目标检测算法改进系列之Backbone替换为RIFormer

原文地址：RIFormer:KeepYourVisionBackboneEffectiveButRemovingTokenMixer基于此，本文基于重参数机制

我悟了-·2023-10-06 21:09

目标检测算法改进系列之Backbone替换为Swin Transformer

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》作为2021ICCV最佳论文，屠榜了各大CV任务，性能优于DeiT、ViT和EfficientNet等主干网络，已经替代经典的CNN架构，成为了计算机视觉领域通用的backbone

我悟了-·2023-10-06 21:08

目标检测算法改进系列之Backbone替换为RepViT

RepViT简介轻量级模型研究一直是计算机视觉任务中的一个焦点，其目标是在降低计算成本的同时达到优秀的性能。轻量级模型与资源受限的移动设备尤其相关，使得视觉模型的边缘部署成为可能。在过去十年中，研究人员主要关注轻量级卷积神经网络（CNNs）的设计，提出了许多高效的设计原则，包括可分离卷积[2]、逆瓶颈结构[3]、通道打乱[4]和结构重参数化[5]等，产生了MobileNets[2,3]，Shuff

我悟了-·2023-10-06 02:55

目标检测算法改进系列之Backbone替换为NextViT

NextViT介绍由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉Transformer（ViTs）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNNs）那样高效地执行，例如TensorRT和CoreML。这带来了一个明显的挑战：视觉神经网络能否设计为与CNN一样快的推理和与ViT一样强大的性能？最近的工作试图设计CNN-Transformer混合架构来解决这个问题，但这些工作的整体性能远不能令人满

我悟了-·2023-10-06 02:25

目标检测算法改进系列之Backbone替换为PoolFormer

PoolFormerMetaFormer是颜水成大佬的一篇Transformer的论文，该篇论文的贡献主要有两点：第一、将Transformer抽象为一个通用架构的MetaFormer，并通过经验证明MetaFormer架构在Transformer/mlp类模型取得了极大的成功。第二、通过仅采用简单的非参数算子pooling作为MetaFormer的极弱token混合器，构建了一个名为PoolFo

我悟了-·2023-10-06 02:25

目标检测算法改进系列之Backbone替换为InceptionNeXt

InceptionNeXt受VisionTransformer长距离依赖关系建模能力的启发，最近一些视觉模型开始上大Kernel的Depth-Wise卷积，比如一篇出色的工作ConvNeXt。虽然这种Depth-Wise的算子只消耗少量的FLOPs，但由于高昂的内存访问成本(memoryaccesscost)，在高性能的计算设备上会损害模型的效率。举例来说，ConvNeXt-T和ResNet-50

我悟了-·2023-10-06 01:54

折腾LINUX复古终端

后来用x11docker，因为我要远程通过SSH的x11转发，但实际x11docker的默认backbone就说docker，也就说要先用docker下载镜像，再用x11docker加载。

虚拟搬运工·2023-10-04 08:12

基于YOLOv8的安全帽检测系统

具体改进如下：Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不

AI小怪兽·2023-10-02 13:00

阅读笔记-PVT-Pyramid Vision Transformer_A versatile backbone for dense prediction without convolutions

来源：arXiv:2102.12122v1单位：南大、南理、商汤、港中文代码:https://github.com/whai362/PVTtitle文章内容用一句话概括就是给ViT方法装上金字塔结构处理密集预测问题。主要创新点包括两点：1.progressiveshrinkingstrategy能够实现金字塔结构；2.spatialreductionattention减少self-attentio

熙熙江湖·2023-10-02 02:24

基于TensorFlow Object Detection API实现RetinaNet目标检测网络（附源码）

文章目录一、RetinaNet简介1.Backbone网络2.FPN网络二、RetinaNet实现1.tf.train.CheckPoint简介2.RetinaNet的TensorFlow源码一、RetinaNet

liuqiker·2023-10-01 12:20

Faster R-CNN网络架构详解和TensorFlow Hub实现（附源码）

文章目录一、RPN网络1.RPN网络简介2.backbone网络简介二、FasterR-CNN网络架构1.FasterR-CNN网络简介2.基于TensorFlowHub实现FasterR-CNN 前言

liuqiker·2023-10-01 12:20

【目标检测系列】一、One-Stage/Two-Stage目标检测算法概述

travellerss·2023-09-30 23:00

11.5每日一词backbone

Hedidn'thavethebackboneandgaveupthescholarshipapplicationatthelastminute.

霄肖·2023-09-30 22:41

A Simple Baseline for multi-object Tracking(FairMOT)论文阅读笔记

FairMOT论文笔记（一）Title（二）Summary（三）ResearchObejct（四）ProblemStatement（五）Method5.1backbone5.2ObjectDetectionBranch5.3IdentityEmbeddingBranch5.4LossFunctions5.5

不知道叫啥好一点·2023-09-30 18:18

手动实现BERT

一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下所示：1.输入层 BERT每次计算时输入两句话。

NLP工程化·2023-09-30 07:08

2023年十大开源项目：革新技术创新

Open-sourceprojectshaverevolutionizedtheworldofsoftwaredevelopmentbyfosteringinnovation,collaboration,andcommunity-drivencontributions.Theseprojectsareoftenthebackboneofcoun

开源社·2023-09-30 05:22

国服最强貂蝉·2023-09-29 21:46

YOLOv7改进：ConvNeXt（backbone改为CNeB）

1.介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545官方源代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt.git自从ViT(VisionTransformer)在CV领域大放异彩，越来越多的研究人员开始拥入Transformer的怀抱。回顾近一年，在CV领域发的文章绝大多数都是基于Transformer的，比如202

陈子迩·2023-09-29 08:17

YOLOv5、YOLOv8改进：ConvNeXt（backbone改为ConvNextBlock）

目录1.介绍2.YOLOv5修改backbone为ConvNeXt2.1修改common.py2.2修改yolo.py2.3修改yolov5.yaml配置1.介绍论文地址：https://arxiv.org

陈子迩·2023-09-29 08:16

Res2Net

Res2Net:ANewMulti-scaleBackboneArchitecture原理介绍我们知道两个3×3卷积等价于1个5×5卷积，3个3×3卷积等价于1个7×7卷积。

00000cj·2023-09-29 04:19

深入理解 react-router 路由系统

当然，主流的前端框架也都有自己的路由，比如Backbone、Ember、Angular、React等等。那react-router相对于

冰雪为融·2023-09-29 04:58

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EMO

EMO：结合Attention重新思考移动端小模型中的基本模块近年来，由于存储和计算资源的限制，移动应用的需求不断增加，因此，本文的研究对象是端侧轻量级小模型(参数量一般在10M以下)。在众多小模型的设计中，值得注意的是MobileNetv2[1]提出了一种基于Depth-wiseConvolution的高效的倒残差模块(InvertedResidualBlock,IRB)，已成标准的高效轻量级模

我悟了-·2023-09-28 19:30

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientFormerV2

EfficientFormerV2随着视觉Transformers（ViTs）在计算机视觉任务中的成功，最近的技术试图优化ViT的性能和复杂性，以实现在移动设备上的高效部署。研究人员提出了多种方法来加速注意力机制，改进低效设计，或结合mobile-friendly的轻量级卷积来形成混合架构。然而，ViT及其变体仍然比轻量级的CNNs具有更高的延迟或更多的参数，即使对于多年前的MobileNet也是

我悟了-·2023-09-28 19:30

目标检测算法改进系列之Backbone替换为ConvNextV2

ConvNextV2受掩码自编码机制的启发，本文在ConvNeXt的架构基础上延伸出了一个完全卷积掩码自编码器框架——ConvNeXtV2，同时作者设计了一个全新的全局响应归一化(GlobalResponseNormalization,GRN)层以增强原始ConvNeXt模块通道间的特征竞争，从而捕获更具有判别力的通道特征。ConvNeXtV2最终在各种识别基准上的性能，包括ImageNet分类、

我悟了-·2023-09-28 19:00

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientViT

EfficientViTVisionTransformer(ViT)在许多视觉任务中都取得了卓越的性能。然而，在针对高分辨率移动视觉应用时，ViT不如卷积神经网络(CNN)。ViT的关键计算瓶颈是softmax注意力模块，其计算复杂度与输入分辨率成二次方。降低ViT的成本以将其部署在边缘设备上至关重要。现有方法（例如Swin、PVT）将softmax注意力限制在局部窗口内或降低键/值张量的分辨率以

我悟了-·2023-09-28 19:29

目标检测算法改进系列之Backbone替换为LSKNet

LSKNetLargeSelectiveKernelNetwork（LSKNet）可以动态地调整其大空间感受野，以更好地建模遥感场景中各种物体的测距的场景。据我们所知，这是首次在遥感物体检测领域探索大选择性卷积核机制的工作。在没有任何附加条件的情况下，我们LSKNet比主流检测器轻量的多，而且在多个数据集上刷新了SOTA！HRSC2016（98.46%mAP）、DOTA-v1.0（81.64%mA

我悟了-·2023-09-28 03:07

【Python:Pycharm】mmSegmentation语义分割框架教程

2.1DatasetClass文件配置2.2DatasetConfig文件配置2.3TotalConfig文件配置三、运行代码四、附录1、MMSegmentation框架解释2、MMSegmentation使用的预训练backbone3

Cpdr·2023-09-27 12:59

DETR纯代码分享（七）backbone.py(models)

一、导入模块/函数fromcollectionsimportOrderedDictimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorchvision.models._utilsimportIntermediateLayerGetterfromtypingimportDict,Listfro

别致的SmallSix·2023-09-27 06:53

PaddleClas：自定义backbone

PaddleClas版本：2.51：新建mynet.py在ppcls/arch/backbone/model_zoo/文件夹下新建一个自己的模型结构文件mynet.py，即你自己的backbone;2：

微风❤水墨·2023-09-26 14:13

yolov3原理解析及代码流程

.yolov3在yolo、yolov2基础之上进行了优化，使得模型既保提升了一定的性能又在速度上做了折中；结构网络示意图如下：(注：图片借鉴网上相关领域大佬制作的图片，如有侵权请联系本人删除处理）2.Backbone

liuandy6612·2023-09-26 13:28

YOLOv4【未完待续】

backbone网络从YOLOv3的DarkNet53升级成了CSPDarkNe

德彪稳坐倒骑驴·2023-09-26 13:27

YOLOv3模型原理深度解析

概况（1）YOLOv3是YOLO系列第一次引入残差连接来解决深度网络中的梯度消失问题（是不是第一次，有待你后面考证），实际用的backbone是DarkNet53（2）最显著的改进，也是对你涨点贡献最大的一个原因

德彪稳坐倒骑驴·2023-09-26 13:55

FPN（特征金字塔结构）详解

特征图像金字塔结构，针对检测不同尺度的目标，将我们的图片首先缩放到不同的尺度对于每一个尺度的图片，都依次通过我们的算法进行预测，但是要对每一个不同的尺度都要预测一次，需要预测很多次，效率比较低(b).将图片通过backbone

Dragon_0010·2023-09-26 06:26

【yolov5】原理

Focus操作anchors先验框其它Yolov5的模型主要由Backbone、Neck和Head三部分组成。Backbone：负责提取输入图像的特征。

computer_vision_chen·2023-09-25 21:50

yolov5的改进思想

YOLOV5的改进：1、backbone：CSPDaekNet53+Focus2、nect：SPP+PAN

qq_41920323·2023-09-25 19:43

pytorch冻结参数训练的坑

冻结模型的方式forname,parainmodel.named_parameters():#冻结backbone的权重ifname.split(".")[0]=="backbone":para.requir

lishanlu136·2023-09-23 12:31

YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享)...

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1YOLOv5-Lite1、Backbone与HeadYOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含

Tom Hardy·2023-09-23 03:08

YOLOv5-Lite：更少的参数、更高的精度、更快的检测速度

一、YOLOV5-Lite1、Backbone与HeadYOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shufflechannel的Shuffleblock组成；检测Head依旧用的是

m0_61899108·2023-09-23 03:38

YOLOv5-Lite：更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(附C++部署分享)

一、YOLOV5-Lite1、Backbone与HeadYOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shufflechannel的Shuffleblock组成；检测Head依旧用

计算机视觉研究院·2023-09-23 03:37

不同层设置不同学习率

使用预训练模型时，可能需要将（1）预训练好的backbone的参数学习率设置为较小值，（2）而backbone之外的部分，需要使用较大的学习率。

Enzo 想砸电脑·2023-09-22 07:03

Deformable DETR（2020 ICLR）

detr训练epochs缩小十倍，小目标性能更好Deformableattention结合变形卷积的稀疏空间采样和Transformer的关系建模能力使用多层级特征层特征,不需要使用FPN的设计（直接使用backbone

白蜡虫可·2023-09-22 02:13

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