Neck 第4页

YOLOv8原理解析：重新定义实时目标检测的速度和精度

1.2YOLOv5网络结构图2.YOLOv82.1YOLOv8概述2.2YOLOv8整体结构图2.3YOLOv8yaml文件与YOLOv5yaml文件对比2.3.1参数部分2.3.2主干部分2.3.3Neck

迪菲赫尔曼·2023-04-04 17:12

YOLOv7 更换Neck之 BiFPN

迪菲赫尔曼·2023-04-03 17:32

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

【面试复盘】Momenta视觉算法实习生一面

实习经历说了大概15分钟3.Yolov3、yolov4、yolov5的区别Yolov4相比yolov3的改进:(1)backbone使用了CSPdarknet53，yolov3是darknet53(2)neck

深度之眼·2023-03-29 15:50

day44_to be a pain in the neck

一.句子：beapainintheneck二.含义：表面意思是脖子疼，引申为令人讨厌的人或物三.对话：A:Oh,thistrafficissuchapainintheneck.B:Well,it'sfirdaynight.It'salwaysbad.A;Nexttime,Let'stakethesubwayorbus.B:Oh,butstandingonthebusissuchapaininthe

挺好94·2023-03-29 00:07

CTA4沙雕动画入门01（Cartoon Animator4） 2022.3.13

系统自带骨骼对应名称：胸部：torso脖子：Neck头：Head额头：Head_Nub腰肚脐Hip左肩：Larm左肘：LForearm左手腕：LHand左手：LHand_Nub左大腿根：LThigh左膝盖

我开心0536·2023-03-25 17:24

YOLOv5改进结构系列：结合最新ICLR2022顶会的即插即用的动态卷积ODConv，全维度动态卷积有效提升精度，打造高性能检测

该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、

芒果汁没有芒果·2023-03-22 07:31

YOLOv7改进RTMDet主干系列：最新模型｜首发结合最新CSPNeXt主干结构，高性能，低延时的单阶段目标检测器主干，通过COCO数据集验证高效涨点

该教程包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是原创首发改进内容降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程本篇文章基于YOLOv7

芒果汁没有芒果·2023-03-21 04:30

Arm Triangle + 被侧面压制后的反击

抬胳膊肘将对手的胳膊抬起，俯身用脑袋顶住对手三头肌的位置，如果对手把手放在脑袋上做防御姿势，抓住对手的手腕，送到neck-hug的手里抓住，把手放到对手的头顶，以

熊猫如是说·2023-03-21 02:41

基于Yolv5s的口罩检测

YO-LOv5的网络结构主要由四部分组成，分别是Input、Backbone、Neck、Head，其网络结构图如图所示。Yolov5网络结构图1.1Input端Inpu

爱玩电动的阿伟·2023-03-15 09:43

计算机视觉+人工智能面试笔试总结——目标检测/图像处理基础题

目录1.边界框含义2.backbone、neck、head含义3.精确率、召回率与F14.AP与mAP指标理解5.相机成像

fpga和matlab·2023-03-14 07:13

【目标检测】60、MMYOLO | 如何使用 MMYOLO 训练模型

1.3.2Anchor-based方法中anchor尺寸的优化1.3.3可视化数据处理二、MMYOLO的框架结构2.1以YOLOv5为例来说明MMYOLO的框架结构2.1.1Backbone2.1.2Neck2.1.3Head2.2YOLO

呆呆的猫·2023-03-13 07:37

【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（网络详解）

GlennJocher还在吃帽子吧，hh目录前言一、YOLOv5的网络结构二、输入端（1）Mosaic数据增强（2）自适应锚框计算（3）自适应图片缩放三、Backbone（1）Focus结构（2）CSP结构四、Neck

路人贾'ω'·2023-03-08 22:57

Yolov5（1）：Detect源码逐行解析

YOLOv5系列：解析索引一、Yolov5模型结构模型整体分为：1.BackBone2.Neck3.Head（在代

尼卡尼卡尼·2023-03-08 21:08

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

YOLOX训练、测试、部署（python,C++）与改进

Yolox模型架构模型结构由backbonex、neck、head组成backbone:CSPDarknet53neck:PAFPNhead:DecoupledHead、AnchorFree、SimOTA1

Walker@Bruce Lee·2023-02-25 21:05

yolo_v4模型解析（head部分）

1.backbone部分2.neck部分3.head部分最关键的部分来了～～～ok，上代码，基本每一句都已经注释完毕：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchimportnumpyasnp

A1chemist·2023-02-25 07:58

自动驾驶：BEVDet

如下图：这个框架分为四部分：Image-view-Encoder（Backbone+neck）。ViewTransforme

HanZee·2023-02-20 07:22

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

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的PAN做neck

万里鹏程转瞬至·2023-02-07 12:32

From head to toe1(从头到脚)

1.head头（turnmybead转头）2.neck脖子（bendmyneck弯脖子）3.shoulder肩膀（raisemyshoulder耸肩膀）4.arm手臂（waremyarms摆胳膊）5.hand

酱醋茶七七·2023-02-05 16:09

超越YOLOv8 | YOLOv6 v3.0为迎兔年重磅升级

https://arxiv.org/pdf/2301.05586.pdfhttps://github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6v3.0的主要贡献简述如下：对检测器的Neck部件进行了翻新

AiCharm·2023-02-04 09:14

yolo5简介说明

对于一个目标检测算法而言，我们通常可以将其划分为4个通用的模块，具体包括：输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端，对应于上

Dimon涛·2023-02-03 23:09

改进YOLOv7系列：当YOLO遇见ACmix结构，自注意力和卷积集成，Self-Attention和Convolution的融合，性能高效涨点

本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制

芒果汁没有芒果·2023-02-03 07:40

PP-YOLOE详解

该检测器的设计机制包括：Anchorfree机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet

秋水墨色·2023-02-02 13:18

mobilenetv2-yolov3修改backbon的多尺度

原始mobilenetv2-yolov3的out_indices=[2,4,6]neck=dict(type='YOLOV3Neck',num_scales=3,in_channels=[320,96,32

未起飞的菜鸟·2023-02-01 14:36

light_openpose代码

微凉code·2023-02-01 13:18

yolov5代码及原理详解

yolov5代码及原理解析一、代码及原理解析1、输入端(1)letterbox(2)Mosaic增强(3)anchor1）关闭时2）开启时2、Backbone（1）Focus结构（2）CSP（3）SPP3、Neck4

Joe5678·2023-02-01 11:47

yolo结构介绍

有一些细节的差别比如Backbone部分Focus倍替换成6*6的Conv，bottleneckCSP替换为C3，Neck部分SPP被替换成SPPF等Releasev1.0·ultralytics/yolov5

坠金·2023-01-27 11:12

YOLOv5

YOLO系列（五）——YOLOv5文章目录YOLO系列（五）——YOLOv5前言一、Input（1）自适应锚框计算（2）自适应图片缩放二、Backbone（1）Focus（2）CSP1_X三、Neck（

Fred_27·2023-01-26 09:20

SiamBAN 前向推理的大致记录

目录1.backbone结构2.neck结构3.head结构4.模板输入z的变化（1）原始输入z（2）经过backbone后的特征（3）经过neck后的特征5.搜索区域x的变化（1）原始输入x（2）经过

匿名的魔术师·2023-01-25 12:40

mmclassification注意事项-修改、增加模块，测试时参数说明

测试时参数说明test.py3.修改、增加模块3.1配置文件D:\Code\mmclassification\configs\resnet\GWF_resnet18_8xb32_in1k.py中（1）neck

黛玛日孜·2023-01-22 18:04

比YOLOv8还要强的YOLOv6 v3.0

：https://arxiv.org/pdf/2301.05586.pdf开源地址：https://github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6v3.0的主要贡献简述如下：对检测器的Neck

鹏の博客·2023-01-20 02:41

YOLOv5 引入最新 BiFusion Neck | 附详细结构图

YOLO社区自前两次发布以来一直情绪高涨！随着中国农历新年2023兔年的到来，美团对YOLOv6进行了许多新的网络架构和训练方案改进。此版本标识为YOLOv6v3.0。对于性能，YOLOv6-N在COCO数据集上的AP为37.5%，通过NVIDIATeslaT4GPU测试的吞吐量为1187FPS。YOLOv6-S以484FPS的速度得到了超过45.0%的AP，超过了相同规模的其他主流检测器（YOL

迪菲赫尔曼·2023-01-19 12:06

RetinaNet解读网络理解

qq_1041357701·2023-01-19 10:58

何凯明新作ViTDET：目标检测领域，颠覆分层backbone理念

：https://arxiv.org/abs/2203.16527【开源代码】：Codewillbemadeavailable.目标检测任务受益于独立通用的backbone和专门为检测任务设计的模块（neck

pontoon·2023-01-18 20:39

DSAN代码:Deep Subdomain Adaptation Network forImage Classification

DSAN.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimportResNetimportlmmdclassDSAN(nn.Module):def__init__(self,num_classes=31,bottle_neck

学好迁移Learning·2023-01-17 17:43

MMdetection记录

官方有原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/337375549我只提取我在意的模块详解一个batch进来之后到backbone，例如ResNet输出的单尺度或者多尺度特征图然后到neck

菜鸟中的菜中菜·2023-01-17 16:05

改进YOLOv7系列：结合丰富的梯度流信息模块，来自YOLOv8的核心模块

本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制

芒果汁没有芒果·2023-01-17 08:18

YOLOv5、v6、v7、x模型全系列大解析（Neck篇）

近年来YOLO系列层出不穷，更新不断，已经到v7版本。不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏，YOLOv1-v7不同版本各有特色，在不同场景，不同上下游环境，不同资源支持的情况下，如何从容选择使用哪个版本，甚至使用哪个特定部分，都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分，逐一进行解析，并将每个部分带入业务侧，竞赛侧，研究侧进行延伸思考，探索更多

芒果汁没有芒果·2023-01-17 08:47

自动驾驶多任务模型设计思路的简介

，3、每个任务的neck和head单独更新梯度和权重，backbone一次batch只更新一次梯度和权重。

csuzhaoqinghui·2023-01-16 21:02

pytorch 34 mmdetection配置文件中指定backbone与neck

探索在mmdetection中可用的backbone与neck，尝试自由组合backbone与neck，实现更为丰富的模型。

万里鹏程转瞬至·2023-01-14 19:55

【竞赛】竞赛的常见思路和方案——目标检测

采样环境标注框和感受野的设置，rpn中anchorratio，大目标和小目标考虑训练集和测试集的分布数据集的划分直接比列分层抽样，考虑类别的分布domain，根据数据集的分布，两个不同的年代k折划分2模型backbone，Neck

Deepsdu·2023-01-14 11:43

对yolox框架进行自定义改进时遇到的问题及解决记录

------------2022.07.16更新yolox训练过程中验证集评估时出现KeyError错误的分析及解决办法-------2022.07.28更新yolox如何自定义从backbone传入neck

WentingDu·2023-01-13 17:36

MMDetection理解

MMDetection理解1.Model整体构建流程和思想1.1训练核心组件1.1.1Backbone1.1.2Neck1.1.3Head1.1.4Enhance1.1.5BBoxAssigner1.1.6BBoxSampler1.1.7BBoxEncoder1.1.8Loss1.1.9Trainingtricks2

Arrow·2023-01-13 00:30

YOLOv6 Pro | YOLOv6网络魔改 (1) ——RepGFPN融合高效聚合网络(ELAN)和重参数化的目标检测Neck（来自DAMO-YOLO）

ICLR2022发表的论文《GiraffeDet:AHeavy-NeckParadigmforObjectDetection》中，他们提出了GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck

羊羊了个杨·2023-01-11 20:57

目标检测小结

除了从backbone，neck，head，loss以及数据预处理上理解整个架构，还要从最核心的正负样本定义，匹配上理解，这块分两部分，一是anchor-based的，一是anchor-free方法。

Kun Li·2023-01-11 13:54

目标检测论文阅读：GiraffeDet算法笔记

id=cBu4ElJfneV相比于其它文章对于neck的改进，这篇文章还指出目标检测中backbone并没有neck重要这一点。

Convolution@·2023-01-11 11:04

【论文笔记】PP-YOLOE: An evolved version of YOLO

PP-YOLOE简介改进1.针对泛化性1）可变卷积（deformableconvolution）2)MatrixNMS2.Anchor-free3.骨干网络和Neck1）RepResBlock2）跨阶段部分连接

事多做话少说·2023-01-10 14:21

YoloV5+DAMOYOLO:将DAMOYOLO中的GFPN结构与Yolov5结合

damoYolo的训练教程，同时也对自己的数据集进行了训练，虽然效果确实不是很好，但是damoyolo的一些思想和网络结构啥的还是可以借鉴使用的，此次将damoyolo的RepGFPN结构掏出来放到v5的NECK

Mrs.Q粉红猫·2023-01-09 20:19

Yolo v4的学习

目录一、Yolov4的structure1、Backbone：CSPDarknet532、Neck：SPP、PANet2.1、SPP：2.2、PANet：3、Prediction：Yolov3Head二

kiwi_hhh·2023-01-09 08:19

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