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Backbone
CasA:用于点云 3D 目标检测的级联注意力网络
RPN使用3-D
backbone
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
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2023-10-10 22:11
自动驾驶
神经网络
目标检测
人工智能
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
MD
perl
【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,transformerDecoder1.1Images
Backbone
AI小白龙
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2023-10-10 18:29
自动驾驶与3D视觉
人工智能
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:
BACKBONE
S
寒夏凉秋
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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
语义分割
FCN分割网络
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:MVVM
backbone
.JS
cronaldo91
·
2023-10-09 14:00
云计算
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
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2023-10-08 20:03
transformer
深度学习
人工智能
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1.2
Backbone
1.3Neck1.4输出端2,基于YOLOv5的工地安全帽、口罩检测系统实现流程
txz2035
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2023-10-08 07:32
OpenCV从入门到精通
yolo从入门到精通
YOLO
opencv
人工智能
计算机视觉
python
图像处理
【YOWO代码解析】
文章目录1.
backbone
s_2d&
backbone
s_3d2.cfg(config)2.1ava.yaml(jhmdb.yaml、ucf24.yaml)2.2ava_categories_count.json
三木今天学习了嘛
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2023-10-07 11:30
笔记记录
python
目标检测算法改进系列之
Backbone
替换为RIFormer
原文地址:RIFormer:KeepYourVision
Backbone
EffectiveButRemovingTokenMixer基于此,本文基于重参数机制
我悟了-
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2023-10-06 21:09
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
计算机视觉
python
pytorch
深度学习
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
目标检测
算法
transformer
pytorch
人工智能
深度学习
计算机视觉
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-
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2023-10-06 02:55
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
深度学习
计算机视觉
python
pytorch
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-
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2023-10-06 02:25
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
深度学习
计算机视觉
pytorch
python
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-
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2023-10-06 02:25
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
pytorch
深度学习
计算机视觉
python
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-
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2023-10-06 01:54
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
pytorch
深度学习
计算机视觉
python
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
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2023-10-04 08:12
linux
运维
服务器
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
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2023-10-02 13:00
Yolov8成长师
YOLO
人工智能
深度学习
计算机视觉
目标检测
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
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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
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2023-10-01 12:20
机器学习/深度学习
tensorflow
目标检测
深度学习
人工智能
神经网络
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
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2023-10-01 12:20
机器学习/深度学习
cnn
深度学习
神经网络
计算机视觉
机器学习
【目标检测系列】一、One-Stage/Two-Stage目标检测算法概述
目录参考资料相关概念1.目标检测网络中的
backbone
,neck,head2.计算机视觉的任务2.1计算机视觉四大任务:2.2上游任务和下游任务第1章概述第2章One-Stage2.1概念介绍2.2相关工作第
travellerss
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2023-09-30 23:00
#
目标检测网络
目标检测
算法
深度学习
11.5每日一词
backbone
Hedidn'thavethe
backbone
andgaveupthescholarshipapplicationatthelastminute.
霄肖
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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)Method5.1
backbone
5.2ObjectDetectionBranch5.3IdentityEmbeddingBranch5.4LossFunctions5.5
不知道叫啥好一点
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2023-09-30 18:18
anchor
free目标检测
FairMOT论文阅读笔记
anchor-free
Re-ID
MOT
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
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2023-09-30 07:08
bert
人工智能
深度学习
2023年十大开源项目:革新技术创新
Open-sourceprojectshaverevolutionizedtheworldofsoftwaredevelopmentbyfosteringinnovation,collaboration,andcommunity-drivencontributions.Theseprojectsareoftenthe
backbone
ofcoun
开源社
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2023-09-30 05:22
yolox相关
yoloxYOLOXYOLOX-DarkNet53yolov3作为baseline输入端StrongdataaugmentationMosaic数据增强MixUp数据增强注意
Backbone
NeckPrediction
国服最强貂蝉
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2023-09-29 21:46
yolo
python
pytorch
目标检测
深度学习
YOLO
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
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2023-09-29 08:17
YOLOv7改进
YOLO
深度学习
计算机视觉
人工智能
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
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2023-09-29 08:16
YOLO改进
YOLO
深度学习
人工智能
Res2Net
Res2Net:ANewMulti-scale
Backbone
Architecture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
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2023-09-29 04:19
Classification
深度学习
计算机视觉
人工智能
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
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2023-09-29 04:58
react学习笔记
react路由
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-
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2023-09-28 19:30
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
深度学习
计算机视觉
python
pytorch
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-
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2023-09-28 19:30
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
pytorch
深度学习
计算机视觉
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-
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2023-09-28 19:00
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
pytorch
深度学习
计算机视觉
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-
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2023-09-28 19:29
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
pytorch
深度学习
计算机视觉
python
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-
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2023-09-28 03:07
目标检测算法改进系列
目标检测
算法
人工智能
计算机视觉
深度学习
pytorch
【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
backbone
3
Cpdr
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2023-09-27 12:59
python
pycharm
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
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2023-09-27 06:53
深度学习
pytorch
人工智能
transformer
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
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2023-09-26 14:13
人工智能
深度学习
paddle
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
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2023-09-26 13:28
计算机视觉
深度学习
人工智能
目标检测
YOLOv4【未完待续】
backbone
网络从YOLOv3的DarkNet53升级成了CSPDarkNe
德彪稳坐倒骑驴
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2023-09-26 13:27
YOLO
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
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2023-09-26 13:55
目标检测
YOLO
计算机视觉
目标检测
视觉检测
图像处理
YOLOv3
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
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2023-09-26 06:26
深度学习
人工智能
【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
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2023-09-25 21:50
目标检测
YOLO
yolov5的改进思想
YOLOV5的改进:1、
backbone
:CSPDaekNet53+Focus2、nect:SPP+PAN
qq_41920323
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2023-09-25 19:43
模型部署
YOLO
目标检测
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
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2023-09-23 12:31
Pytorch
pytorch
人工智能
python
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
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2023-09-23 03:08
卷积
网络
计算机视觉
深度学习
卷积神经网络
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
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2023-09-23 03:38
知识学习系列
代码阅读系列
经验分享
深度学习
人工智能
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
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2023-09-23 03:37
卷积
算法
网络
计算机视觉
深度学习
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
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2023-09-22 07:03
#
pytorch
学习
深度学习
pytorch
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
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2023-09-22 02:13
论文笔记
目标检测
人工智能
计算机视觉
论文阅读
深度学习
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