DropBlock

DropBlock

一、Dropout和DropBlock在2D的数据中，dropout的效果并不好(图像具有空间局部依赖，在局部范围内，少量的像素特征值被drop掉，并不太影响整个模型的预测)就是说，dropout只能随机的把多处的某一点神经元给丢掉
圆圆栗子君·2024-01-28 04:45

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

姓名:刘畅学号：15020199045转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49079813【嵌牛导读】：谷歌大脑团队在arXiv上发布论文，提出了一种卷积网络正则化方法DropBlock
薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

【YOLO系列】 YOLO V4之正则化DropBlock

资料下载论文下载：DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks一、简介DropBlock是一种正则化技术，用于防止深度神经网络的过拟合。
江湖小张·2024-01-13 17:07

YOLOv4学习笔记（2）——训练策略

目录数据增强：Mosaic数据增强:自对抗训练（SAT）：CmBN（Crossmin-batchNormalization）策略：Dropblock正则化：损失函数：BoundingBoxRegeressionLoss
猪不爱动脑·2023-12-06 10:19

yolov4、yolov5优化策略

4.DropBlock：（之前的dropout是随机选择点，现在吃掉一个区域）。5.Label
学术菜鸟小晨·2023-12-01 16:06

什么是 dropblock

但是在卷积神经网络中，dropout的表现却不是很好，于是研究人员又搞了一个“结构化的dropout方法”，称为dropblock，据说在卷积神经网络中表现不错。
董董灿是个攻城狮·2023-11-30 13:02

Droppath 和 Dropblock

Droppath和Dropblock都是在深度学习中常用的剪枝方法，用于减少模型参数的数量，提高模型的计算效率。
周星星✘·2023-11-16 11:54

opencv dnn模块 示例(18) 目标检测 object_detection 之 pp-yolo、pp-yolov2和pp-yolo tiny

1.1.1、BackBone骨干网络1.1.2、DetectionNeck1.1.3、DetectionHead1.2、Tricks的选择1.2.1、更大的batchsize1.2.2、滑动平均1.2.3、DropBlock1.2.4
aworkholic·2023-10-14 02:28

深度学习（22）——YOLO系列（3）

文章目录深度学习（22）——YOLO系列（3）1.BOF(bagoffreebies)2.Mosaicdataaugmentation3.数据增强4.self-adversarial-training（SAT）5.dropblock6
柚子味的羊·2023-06-19 02:35

yolo-v4

目录一：前言二：一些数据增强的方法三：自提议四：dropout普通的dropoutyolov4的dropblock五：Labelsmothing标签平滑六：GIOU，DIOU，CIOU七：对网络结构的改进
QTreeY123·2023-06-10 03:33

项目实践 | 基于YOLO-V5实现行人社交距离风险提示

比如输入端采用mosaic数据增强，Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式，Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构，输出端则采用CIOU_Loss
小白学视觉·2023-03-30 12:48

深度学习目标检测_YOLOV4超详细解读

文章目录一、前言二、yolov4的创新点2.1输入端的创新2.1.1数据增强2.1.2自对抗训练（SAT）2.2BackBone创新2.2.1基准网络细节详解2.2.2Dropblock2.2.3标签平滑三
python-码博士·2023-02-28 08:14

论文（四）YOLOv4解读及一些思考

3.主干网络采用mish：4.Dropblock5.SPP模块（neck）6.FPN+PAN（neck）7.Prediction创新（1）CIOU_loss（2）DIOU_nms8.YoloV4相关代码
weixin_40227656·2023-02-25 21:06

论文解读: PP-YOLOE: An evolved version of YOLO

pdf/2203.16250.pdf发表时间：2022PP-YOLOE基于PP-YOLOv2改进实现，其中PP-YOLOv2的整体架构包含了具有可变形卷积的ResNet50-vd的主干，使用带有SPP层和DropBlock
万里鹏程转瞬至·2023-02-07 12:32

PaddleDetection算法分析(9)

hide-and-seek、gridmask、AdversarialErasing、mixup、cutmix、mosaic、Stylized-ImageNet、labelsmooth、dropout和dropblock
魏振川·2023-02-07 08:22

Yolo系列理论

损失函数Yolov1总结YOLOv2Yolov2网络结构Yolov2改进细节Yolov2总结YOLOv3Yolov3网络结构YOLOv4Yolov4网络结构YOLOv4BackBone训练策略数据增强DropBlock
芝士不知世_·2023-01-25 11:54

目标检测（3）--YOLOV4、YOLOV5

目录一、YOLOV41、导论2、基本思想（1）backbone网络结构-CSPDarknet53（2）PAN（3）数据增强（4）DropBlock二、YOLOV51、导论2、网络结构3、基本思想（1）BackBone
Struart_R·2023-01-14 12:34

yolov4 训练自己的数据集

系列中在前面三个版本基础上改进而来的第四个版本yolov4运行了加权残差连接(WRC)，跨阶段部分连接(CSP)，跨小批量标准化(CmBN)，自对抗训练(SAT)，Mish激活，马赛克数据增强，CmBN，DropBlock
reset2021·2023-01-14 08:33

Yolo v4的学习

、Neck：SPP、PANet2.1、SPP：2.2、PANet：3、Prediction：Yolov3Head二、Yolov4的训练改进策略1、数据增强：2、CmBN3、改进SAM4、改进PAN5、Dropblock6
kiwi_hhh·2023-01-09 08:19

PP-YOLO

PP-YOLOv2目录PP-YOLOv2的改进点数据增强：+MixUpBackbone：换R50+BetterPre-Train+dcnNeck：+SPP+CoordConv+DropBlock+PAN
小于同学饿了·2022-12-20 21:49

一种结构化随机失活UNet用于视网膜血管分割

1.目的：减少UNet中过拟合问题，提升端到端分割血管的能力2主要工作：（1）受DropBlock启发在每层卷积后使用了结构化随机失活；




咸咸咸咸的·2022-11-29 09:34

YOLO V4 -- 学习笔记

系列模型（理论和代码复现）--PULSE_YOLOV4主要创新·输入端创新：Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练·BackBone(CNN)主干网络：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock
DIAJEY·2022-11-25 06:14

三、Anaconda 配置 PyTorch

cuDNN3.安装PyTorch2.其他包cv2matplotlibtqdmpandaspipinstallopenpyxlthop计算PyTorch模型FLOPstimm视觉模型库einops张量操作符dropblock
Tenchi12·2022-11-19 11:46

【DropBlock】《DropBlock：A regularization method for convolutional networks》

NIPS-2018文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4DropBlock5Experiments5.1ImageNetClassification5.1.1DropBlockinResNet
bryant_meng·2022-11-17 09:53

DropBlock: 卷积层的正则化方法及复现代码

论文：https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf1、什么是Dropout？我相信各位一定了解过Dropout，所谓Dropout就是提高神经网络泛化性一种方法，可以有效减轻过拟合。为什么它有效呢？从下图分析：一个标准的神经网络如图(a)所示，由于训练数据（假设为人脸数据）的局限性，使得神经网络很依赖于某一个神经元，而其他神经元相当于没有起作用，网络每次都只通过眼睛来判
热血厨师长·2022-11-07 21:14

ICCV2019-行人重识别-Second-order Non-local Attention Networks for Person Re-identification论文阅读

本文整体思路大概如下：基于BFE的架构加入DropBlock模块，这样有利于对于Non-local的学习改进了Non-local模块，改进一阶为二阶创新：作者对于本文最大的创新点为Second-orderNo
再困也得吃·2022-09-27 07:51

正则化方法之DropBlock

论文：DropBlock:AregularizationmethodforconvolutionalnetworksGithub：https://github.com/miguelvr/dropblockhttps
watersink·2022-07-14 21:01

卷积网络的block_DropBlock实现一种PyTorch中卷积网络的正则化方法

DropBlockAbstractDeepneuralnetworksoftenworkwellwhentheyareover-parameterizedandtrainedwithamassiveamountofnoiseandregularization,suchasweightdecayanddropout.Althoughdropoutiswidelyusedasaregularizati
Chongchong Zhang·2022-07-03 07:16

PyTorch 卷积网络正则化 DropBlock

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf论文概要DropBlock是一种类似于dropout的简单方法，它与dropout的主要区别在于，它从层的特征图中抹除连续区域
荷碧·TongZJ·2022-07-03 07:28

YOLO_v4讲解

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】【Mish激活函数】【Dropblock
江南綿雨·2022-06-09 20:52

yolo v4基础知识先导篇

*免责声明:1\此方法仅提供参考2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.3*场景一:Mish激活函数场景二:Mosaic数据增强场景三:DropBlock正则化方法场景四:CIoULoss损失函数场景五
weeksooo·2022-06-06 09:24

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

YOLOv3 -＞ YOLOv4 -＞ YOLOv5的改进（tricks）

YOLOv4的原创部分CSPDarknet-53Mosaic数据增强SAT自对抗训练PAN结构★★★个人理解（add和concat）YOLOv4一些tricks的应用遗传算法SPP模块Mish激活函数Dropblock
ljc_coder·2022-05-19 09:43

深度学习从入门到精通——yolov4

BoF：能够提高精度而不增加推断时间比如数据增广的方法：图像几何变换、Cutout、gridmask等，网络正则化的方法：Dropout、Dropblock等，类别不平衡的处理方法，难例挖掘方法，损失函数的设计等
小陈phd·2022-05-05 07:28

yolo系列学习笔记----yolov4（SPP原理）

其它的trick3.1常用技巧总结3.2YOLOv4使用的新技巧3.2.1CmBN3.2.2数据增强3.2.3SAM(空间注意力机制)改进3.2.4激活函数的改变3.2.5labelsmooth3.2.6DropBlock3.2
YOULANSHENGMENG·2022-03-25 09:22

在PyTorch中实现DropBlock

DropBlockDropBlock在我的计算机视觉库上可用:https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/glasses介绍今天我们将在PyTorch中实现DropBlock
woshicver·2021-12-04 21:02

用pytorch代码聊聊卷积正则化dropBlock及原理

他叫dropBlock.卷积正则化方法dropBlock首先看看为什么普通dropout对于卷积没有用。看上图，卷积网络提取的是有空间语义
_牛先生_·2021-11-03 23:37

dropblock的pytorch实现

相较于dropout，可以理解为dropout的升级版，将一个区域的神经元或通道整体失活，dropout是随机点失活，作者认为dropout随机点失活，对于一个区域的影响不大，不是最优的神经网络的集成学习方案；dropout在训练时，随机失活一定比例的神经元个数（Linear层），通道个数（卷积层conv）；在测试时，不会进行失活，所有神经元或通道数都进行连接；最后将隐层结果乘以比例因子，相当于做
oyjwin·2021-07-05 10:26

【动手学Paddle2.0系列】DropBlock理论与实战

【动手学Paddle2.0系列】DropBlock理论与实战1.DropBlock理论介绍  dropout被广泛地用作全连接层的正则化技术，但是对于卷积层，通常不太有效。
Mowglee·2021-04-26 16:55

DropBlock

b)绿色部分表示激活的特征单元，b图表示了随机dropout激活单元，但是这样dropout后，网络还会从drouout掉的激活单元附近学习到同样的信息(c)绿色部分表示激活的特征单元，c图表示本文的DropBlock
有点方·2020-08-26 13:01

想读懂YOLOV4，你需要先了解下列技术(二)

hide-and-seek、gridmask、AdversarialErasing、mixup、cutmix、mosaic、Stylized-ImageNet、labelsmooth、dropout和dropblock
l7H9JA4·2020-08-26 13:08

论文Batch DropBlock Network for Person Re-identification and Beyond 全文翻译简单解读以及代码理解复现

论文BatchDropBlockNetworkforPersonRe-identificationandBeyond全文翻译简单解读以及代码理解复现博文概述全文翻译AbstractIntroductionRelatedworkBatchDropBlock(BDB)NetworkExperimentsDatasetsandSettingsTrainingComparisonwithState-of-
皮卡丘吃桃子·2020-08-13 17:26

DeepLearing—CV系列（十三）——YOLOv4完整核心理论详解

1.3.2Swish激活函数二、损失2.1L1、L2、SMOPTH_L12.2IOU_LOSS的问题2.3GIOU_Loss2.4DIOU_Loss2.5CIOU_Loss2.6DIOU_nms三、训练3.1Dropblock3.2Mosaic
wa1tzy·2020-08-11 10:38

【超越YOLOv4】百度自研超高效目标检测器——PP-YOLO

YOLOv4】百度自研超高效目标检测器——PP-YOLO前言：简介：网络结构：Backbone：DetectionNeck：DetectionHead：优化技巧：LargerBatchSize：EMA：DropBlock
Memory逆光·2020-08-06 11:49

yolov4-论文解析（1）

我们使用新功能：WRC、CSP、CmBN、SAT、Mish激活、马赛克数据扩增、CmBN、DropBlock正化和CIoU损耗，并结合其中一些功
wa1tzy·2020-07-04 02:52

YOLO-V4源码详解

整体架构整体架构和YOLO-V3相同（感谢知乎大神@江大白），创新点如下：输入端-->Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练；BackBone-->CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock
爱旅行的球迷Engineer·2020-07-02 17:00

庖丁解牛yolo_v4之DropBlock

论文：DropBlock:AregularizationmethodforconvolutionalnetworksGithub：https://github.com/miguelvr/dropblockhttps
Bruce_0712·2020-07-01 08:26

YOLOv4的Tricks解读一 --- 多图融合的数据增强（MixUp/CutMix/Mosaic）

MixUpCutMixMosaicYOLOv4=CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3YOLOv4采用的trick可以分为以下几类：用于骨干网的BagofFreebies（BoF）：CutMix和Mosaic数据增强，DropBlock
梦坠凡尘·2020-06-22 19:31

神经网络regularization技巧 dropbock

大纲dropblock：AregularizationmethodforconvolutionalnetworksAbstractDeepneuralnetwork
bujingyu12345·2019-04-23 16:30

dropblock 实现

DropBlock:AregularizationmethodforconvolutionalnetworksDropBlock由原本的Dropout的随机丢弃点改变为丢弃整个块，如上图所述。
冰菓(笑)·2018-12-19 10:55
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