Neck

计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head
iuerfee·2024-02-20 11:15

YOLOv5改进 | 一文汇总：如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头

一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型
Snu77·2024-02-14 17:07

YoloV8改进策略：Neck改进：HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进，多种姿势涨点|代码注释详解

摘要HAM通过快速一维卷积来缓解通道注意机制的负担，并引入通道分离技术自适应强调重要特征。HAM作为通用模块，在CIFAR-10、CIFAR-100和STL-10数据集上实现了SOTA级别的分类性能。论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320322002667?via%3Dihub方法通道注意力如下图：输入
静静AI学堂·2024-02-06 13:49

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck
iuerfee·2024-02-03 16:31

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck
iuerfee·2024-02-02 07:17

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 动物识别与检测

深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck
iuerfee·2024-02-01 07:59

YOLOv5模型简述

二、网络模型模型主要结构分为：Input、Backbone、Neck、Head整体
禄亿萋·2024-01-29 16:56

个人相关工作介绍

[1]低质量、多分辨率、多尺度遥感、医学、文字图像应用型研究[2]大数据、文本、语音、图像工程化应用型研究[3]传统算法+数据结构的基础研究[4]深度学习head、neck、loss、优化、并行方面应用研究
Ada's·2024-01-23 10:06

GIRAFFEDET: A HEAVY-NECK PARADIGM FOROBJECT DETECTION（中文翻译）

ABSTRACT在传统的目标检测框架中，继承自图像识别模型的骨干主体提取深度潜在特征，然后由颈部模块融合这些潜在特征来获取不同尺度的信息。由于目标检测的分辨率远大于图像识别，因此主干的计算代价往往占主导地位。这种重主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留问题，而不是目标检测的端到端优化设计。在这项工作中，我们表明，这种范式确实导致次优的目标检测模型。为此，我们提出了一个新的重
江小白jlj·2024-01-23 00:45

YOLOv8改进：RepBiPAN结构 + DETRHead检测头，为YOLOv8目标检测使用不一样的检测头，用于提升检测精度

本篇内容：YOLOv8全新Neck改进：RepBiPAN结构升级版，为目标检测打造全新融合网络，增强定位信号，对于小目标检测的定位具有重要意义本博客改进源代码改进适用于YOLOv8按步骤操作运行改进后的代码即可本文改进
芒果汁没有芒果·2024-01-21 07:52

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck
Snu77·2024-01-18 18:31

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

此外，我们提供了一种设计范式，即“slim-neck”，以实现更高的检测器计算成本
masterMono·2024-01-16 16:31

YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制），其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的boxmAP（平均精度），0.887的maskmAP，以及47.3FPS的推理速度，效果非常的好，这个
Snu77·2024-01-16 00:48

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck
Snu77·2024-01-13 17:02

YOLOV5

Yolov5代码：https://github.com/ultralytics/yolov5目录1网络结构图2输入端3Backbone4Neck5输出端1网络结构图解释图，根据自己的理解更新2输入端（1
andeyeluguo·2024-01-12 10:02

轻量检测模型NonoDet-Plus解析

Neck和nanodet相比，neck部分的改进包括三个部分借
00000cj·2024-01-11 15:10

# c04ex03.pyw

CodyLeistikow(10/4/02)fromgraphicsimport*defmain():win=GraphWin('Face',400,420)win.setBackground("white")neck
特丽斯纳普·2024-01-11 02:44

YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424背景目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。本次介绍引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv，该模型可以减轻重量但保持准确性。GSConv在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。并且，我们提供了一种设计范
kay_545·2024-01-10 21:16

大创项目推荐 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck
laafeer·2024-01-10 18:10

YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制），其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的boxmAP（平均精度），0.887的maskmAP，以及47.3FPS的推理速度，效果非常的好，这个
Snu77·2024-01-06 06:33

BEVFormer | ECCV2022

转载自:万字长文理解纯视觉感知算法——BEVFormer-知乎BEVFormer的PipelineBackbone+Neck（ResNet-101-DCN+FPN）提取环视图像的多尺度特征；论文提出的Encoder
HHHHGitttt·2024-01-05 01:19

人体结构概述

一人体分部从外形，可以将人体分成五部，头部（head）caput、颈部（neck）collvm、躯干（trunk）truncus、左右上肢（upperlimb）、左右下肢（lowerlimp）二人体细微结构一切生物体都由细胞构成
宏梦·2024-01-03 12:21

YOLOv5改进系列(四) 本文(2.5万字) | 更换Neck | BiFPN | AFPN | BiFusion |

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程代码函数调用关系图(全网最详尽-重要)因文档特殊，不能在博客正确显示，请移步以下链接！图解YOLOv5_v7.0代码结构与调用关系(点击进入可以放大缩小等操作)预览：文章目录BiFPN一、BiFPN介绍1.1简介
小酒馆燃着灯·2024-01-01 20:05

YOLOv8独家原创改进：轻量化自研设计双卷积，重新设计backbone和neck结构，完成涨点且计算量和参数量显著下降

本文自研创新改进：双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积，YOLOv8Conv，从而轻量化YOLOv8，性能如下表，GFLOPs8.1降低至7.6，参数量6.3MB降低至5.8MBlayersparametersGFLOPsMBYOLOv8n16830068188.16.3MByolov8_DualConv17427821467.65.8MB收录YO
AI小怪兽·2024-01-01 15:27

YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

YOLOv8改进有效系列目录前言Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程60余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
Snu77·2023-12-31 18:39

大创项目推荐 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head
laafeer·2023-12-31 07:18

YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | CCFM轻量级跨尺度特征融合模块（RT-DETR结构改进v5）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（Cross-ScaleFeatureFusionModule）其主要原理是：将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv5上，发现其不仅能够降低GFLOP，同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概能够提高0.05左右，相对于BiFPN也有一定幅度的上涨。适用
Snu77·2023-12-31 04:07

常用人体模型关节索引

RKnee#2:RHip#3:LHip#4:LKnee#5:LAnkle#6:RWrist#7:RElbow#8:RShoulder#9:LShoulder#10:LElbow#11:LWrist#12:Neck
whale998·2023-12-30 14:57

YOLOv5涨点技巧：一种新颖的多尺度特征融合方法iAFF

本文全网独家改进：1)引入了一种新颖的多尺度特征融合iAFF；2）为了轻量级部署，和GhostConv有效结合在边缘端具有竞争力的准确性在YOLOv5中如何使用1）iAFF加入Neck替代Concat；
AI小怪兽·2023-12-24 19:58

【Latex】表格的调整—如何一行内容写满，不换行？（含具体示例）

begin{table*}[ht]\centering\setlength{\tabcolsep}{15pt}\begin{tabular}{cccccccc}\hline&CSAM&STRCSM&Lean-neck
旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

一文了解YOLO家族技术演进史

目标检测任务相关背景知识目标检测模型的解剖结构：backbone,neck,和head物体检测器的架构分为
Garry1248·2023-12-22 11:10

大创项目推荐 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck
laafeer·2023-12-21 21:50

RTDETR论文快速理解和代码快速实现(训练与预测)

文章目录前言一、摘要二、论文目的三、论文贡献四、模型结构1、模型整体结构2、backbone结构3、neck结构4、混合编码器(neck)五、RTDERT模型训练(data-->train)1、环境安装
tangjunjun-owen·2023-12-21 05:41

基于深度学习的动物智能识别系统设计与实现

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、基于YOLOv4的动物图像检测3.1YOLOv4网络结构3.1.1输入层3.1.2主干特征提取网络CSPDarknet533.1.3Neck层3.1.4
2301_79810943·2023-12-20 23:05

【改进YOLOv8】生猪胖瘦评价分级系统：可重参化EfficientRepBiPAN优化Neck

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义：随着计算机视觉和深度学习的快速发展，目标检测成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。目标检测的目标是在图像或视频中准确地识别和定位出物体的位置。在过去的几年中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其高效的实时目标检测能力而备受关注
xuehai996·2023-12-20 00:33

yolov5模型

主要包括四个部分：输入端、Backbone、Neck和Prediction（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放（2）Backbone：Focus结构、CSP结构（3）Neck
无名之辈008·2023-12-19 17:03

大创项目推荐 深度学习 python opencv 火焰检测识别

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laafeer·2023-12-19 09:44

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+GSConv+Slim Neck，有效提升小目标检测效果！

YOLOv8最新改进系列GSConv+SlimNeckr提出的论文戳这详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！截止到发稿，B站YOLOv8最新改进系列的源码包已更新了20种！YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+GSConv+SlimNeck，有效提升小目标检测效果！YOLOv8最新改进系列一、GSConv
AI棒棒牛·2023-12-19 04:50

YOLOv3-YOLOv8的一些总结

YOLO系列的网络都由四个部分组成：Input、Backbone、Neck、Predictionhead。
花飞雨追·2023-12-18 13:24

经典目标检测YOLO系列(一)引言_目标检测架构

Necknetwork，即颈部网络，Neck部分的主要作用就是将由backbone输出的特征进行整合。其整合方式有很多，最为常见的就是FPN（FeaturePyrami
undo_try·2023-12-17 21:01

大创项目推荐 深度学习 python opencv 动物识别与检测

深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck
laafeer·2023-12-17 07:20

YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 利用RepGFPN改进特征融合层（附yaml文件+添加教程）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv8的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高
Snu77·2023-12-15 20:26

YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv8模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度
Snu77·2023-12-15 20:56

YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（附yaml文件+添加教程）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（Cross-ScaleFeatureFusionModule）其主要原理是：将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv8上，发现其不仅能够降低GFLOPs（成功添加之后，不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3），同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概
Snu77·2023-12-15 20:17

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：通过转置卷积，动态学习参数，减少上采用过程特征丢失，提高模型对目标的检测精度！（超详细改进代码流程）

第二个：基于YOLOv56.x版本，将Neck部分的upSample改为nn.ConvTranspose2d转置卷积（通读本篇博客需要10分钟左右的时间）。
弗兰随风小欢·2023-12-04 08:53

Head、Neck、Backbone介绍

在深度学习中，通常将模型分为三个部分：backbone、neck和head。Backbone：backbone是模型的主要组成部分，通常是一个卷积神经网络（CNN）或残差神经网络（ResNet）等。
mango1698·2023-12-04 06:28

目标检测算法 - YOLOv4

文章目录1.简介2.YOLOv4整体结构3.Backbone4.Neck1.简介YOLOv4是YOLOv3的改进版。YOLOv4并不是原YOLO项目的作者。发表于CVPR2020。
mango1698·2023-12-04 06:28

深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉 计算机竞赛

1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck
Mr.D学长·2023-12-01 18:54

faster_rcnn_r50_fpn_1x-dahua

backbone=dict(type='ResNet',depth=50,num_stages=4,out_indices=(0,1,2,3),frozen_stages=1,style='pytorch'),neck
shishengle1024·2023-12-01 09:53

深度学习（一）：Pytorch之YOLOv8目标检测

1.YOLOv82.模型详解2.1模型结构设计和YOLOv5对比：主要的模块：ConvSPPFBottleneckConcatUpsampleC2fBackbone----->Neck------>headBackdone1
从零开始的奋豆·2023-11-30 00:07
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