Neck 第6页

阿里提出首个轻骨干重Neck的轻量级目标检测器GiraffeDet...

”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨happy编辑丨极市平台本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收)，提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构，它采用了轻骨干、重Neck

Tom Hardy·2022-12-14 10:30

ICLR 2022 | 阿里提出目标检测新范式GiraffeDet：轻骨干、重Neck

CV重磅干货，第一时间送达转载自：极市平台|作者：happy导读本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收)，提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构，它采用了轻骨干、重Neck

Amusi（CVer）·2022-12-14 10:57

ICLR2022系列解读之三：一个新的目标检测网络结构范式GiraffeDet

我们提出了一个新的目标检测网络结构范式：GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck，使得网络更关注于高分辨率特征图中空间信息和低分辨率特征图中语义信息的信息交互。

AI Earth地球科学云平台·2022-12-14 10:51

基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（3）——yolo_head部分

继上篇《基于Tensorflow2的YOLOV4网络结构及代码解析（2）——NECK部分》博文后继续解析yoloV4的yolohead本篇博客主要介绍两个个方面：1.yolo解码2.门限筛选和非极大值抑制在进入

xiaoyang0307·2022-12-12 00:05

YOLOv7 Backbone| 原文源码详解

YOLOv7Backbone结构详解在之前的文章中，我们以YOLOv5为对象，详细解剖了一只麻雀的内部构造，包括anchor机制、backbone的结构、neck的结构和head的结构。

Marlowee·2022-12-11 20:54

【mmdetection系列】mmdetection之neck讲解

1.configs我们看下yolox的neck吧。https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/configs/yolox/y

聿默·2022-12-11 11:09

【mmdetection系列】mmdetection之训练框架讲解

会大致说一些模型训练过程中需要的一些模块，datasets、backbone、neck、head、loss等。会先将框架结构，再讲核心机制。

聿默·2022-12-11 11:05

解决mmdetection训练过程loss为nan的问题

我之前遇到多次loss为nan，一次是由于数据标注出现问题，换不同的模型参数均出现此问题，因此需要仔细检查数据格式；有一次是换了个neck的结构，loss变为nan，后面通过将学习率调为原来的1/10（

诸神黄昏的幸存者·2022-12-10 16:31

YOLOv4：目标检测的最佳速度和精度

YOLOv4：OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》发表时间及作者：2020CVPR目录1.YOLOv4介绍2.YOLOv4网络结构2.1Backbone改进2.2Neck

深度之眼·2022-12-10 15:26

Yolov5网络架构和组件

backbone主干网络设置:head头部网络设置:yolov5网络整体架构流程Focus操作相对于一些早期的检测网络，比如faster-Rcnn来说，网络的架构一般分为，图像输入模块，backbone主干网络，Neck

反正也没人看我的昵称·2022-12-10 07:40

我想去拉萨·2022-12-10 04:55

【目标检测】ObjectDetection结构组成理解

目标检测结构理解文章目录目标检测结构理解1.目标检测的核心组成1.1Backbone1.2Neck1.3Head1.4总结2.目标检测其他组成部分2.1Bottleneck2.2GAP2.3Embedding2.4Skip-connections2.5

Delv_Peter·2022-12-10 02:28

深度学习anchor、head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

YOLOv5的anchor设定0.anchor是从图片输入就开始调用的，一直带到最后的特征图上。1.backbone：是主干网络，是提取特征的网络，这些网络经常使用的是resnet18，Darknet53等，通常不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络。让

鼾声鼾语·2022-12-10 02:18

yolov5 结构知识点解析

结构图见3.1输入端：Mosaic数据增强，自适应锚框计算，自适应图片缩放Backbone：Focus+C3Neck：FPN+PANPrediction：GIOU_Loss下面分别详细解说：一，Mosaic

雪山飞狐·2022-12-10 00:23

yolov5模型原理及代码流程讲解（v6.1）

2.模型原理1)首先附上网络模型结构，如下图：（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）模型主要结构分为：Input、Backbone、Neck、Head_yolo;我们着重讲后三个

liuandy6612·2022-12-10 00:23

【YOLOX 论文+源码解读】YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

目录前言一、整体网络架构二、改进点1.1、解耦头1.2、AnchorFree1.3、SimOTA三、源码解析3.1、Backbone3.2、Neck3.3、head3.4、预测：decode_outputs3.5

满船清梦压星河HK·2022-12-08 10:05

深度学习中的backbone、head、neck等名词解释

backbone：翻译为主干网络，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，供后面的网络使用。这些网络经常使用的是resnet、VGG等，而不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone

JoannaJuanCV·2022-12-08 01:34

详解目标检测之Neck选择

阅读大概需要10分钟Follow小博主，每天更新前沿干货作者丨曲終人不散丶@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/342011052编辑丨极市平台导读Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节

深度学习技术前沿·2022-12-08 01:03

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。NeckNeck用于对Backbone提取的特征图进行不同阶段的再处理。HeadHead负责通过Backbone提取的特征图预测目标的位置和类别。

sun_m_s·2022-12-08 01:00

目标检测中的BackBone,Neck,Head

目标检测中的BackBone,Neck,Head本博客只记录本人学习对目标检测的理解，如有不正确，烦请各位大佬指正。基于深度学习的目标检测算法有三个组件：Backbone,Neck及Head。

jenny_paofu·2022-12-08 01:59

Backbone、Neck 和 Head

目标检测网络的两个重要部分：Backbone和Detectionhead。一、BackboneBackbone在整个目标检测网络当中指的是特征提取网络，其作用是提取图片当中的特征信息。通常，为了实现从图像中检测目标的位置和类别，我们会先从图像中提取出些必要的特征信息，比如HOG特征，然后利用这些特征去实现定位和分类。常用的Backbone主要有提取能力强：VGG、ResNet（ResNet18，5

singing4you·2022-12-08 01:59

深度学习术语Neck，Head，Embedding，One&&Two stages Detector等等

1.backbone主干网络。这个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，给后面的网络使用。这些网络经常使用的是ResNet，VGG等，这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络，让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的

WeissSama·2022-12-08 01:57

深度学习head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

1.backbone：是主干网络，是提取特征的网络，这些网络经常使用的是resnet18，Darknet53等，通常不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的能力了，在我们的训

AI界扛把子·2022-12-08 01:56

GiraffeDet：对目标检测中对Neck进行优化提升最终精度

ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式获取论文：关注并回复“GD”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G在传统的目标检测框架中，从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征，然后neck

计算机视觉研究院·2022-12-07 19:03

【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.48】构建新的轻量网络—Slim-neck by GSConv（2022CVPR）

文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，

人工智能算法研究院·2022-12-07 14:38

yolox Neck-fpn源码解读

目录前言yolox网络结构yoloxNeck网络结构Neck组件Neck组件源码NeckFPN源码实现前言yoloxbackbone部分介绍yolox:https://github.com/Megvii-BaseDetection

Mr.Q·2022-12-05 21:31

目标检测: 一文读懂 YOLOX

代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.文章目录1为什么提出YOLOX2YOLOX网络架构3YOLOX实施细节3.1backbone3.2neck3.3Head3.3.1Decoupled

大林兄·2022-12-05 21:28

阿里达摩院开源DAMO-YOLO：兼顾速度与精度的新目标检测框架

具体包括：基于NAS搜索的新检测backbone结构，更深的neck结构，精简的head结构，以及引入蒸馏技术实

人工智能与算法学习·2022-12-04 11:59

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）

魔改YOLOv5/v7目标检测算法来啦~计算机视觉——致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐|主要包括Backbone、Neck、Head、普通注意力机制、自注意力机制Transformer、SwinTransformerv2

加勒比海带66·2022-12-04 09:56

(图像/视频/实时网络摄像头)动作位点预测（human-pose-estimation）手把手教程:Anaconda+Jupyter+Opencv

BODY_PARTS={"Nose":0,"Neck":1,"RShoulder":2,"RElbow":3

Kcopop·2022-12-03 11:59

paddle 44 用onnxruntime实现ppyoloe模型的部署（含python和c++版本），支持batchsize

1、修改ppyoloe_head.py目标检测模型由backbone、neck和

万里鹏程转瞬至·2022-12-03 02:39

【毕业设计】深度学习手势识别系统 - yolo python opencv 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

caxiou·2022-12-02 16:52

目标检测网络中的Backbone，Neck和Head - 以YOLOv4为例

目标检测网络中的Backbone，Neck和Head-以YOLOv4为例目标检测网络中常见到的三个概念：Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络；Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层

西界丶·2022-12-02 10:19

YOLOAir库使用（五）

模块组件化：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合，构建强大的网络模型。

BestSongC·2022-12-01 18:42

从yolov5谈 Backbone neck和head

从yolov5谈Backboneneck和headyolov5流程图resnet+fpnyolov5流程图PANet实现classYoloBody(nn.Module):def__init__(self,num_anchors,num_classes):super(YoloBody,self).__init__()#backboneself.backbone=darknet53(None)self

小涵涵·2022-12-01 15:37

YOLO v4算法详解

1、YOLOv4网络结构2、输入端3、Backbone网络4、Neck网络5、Head1、YOLOv4网络结构图1YOLOv4网络结构图由上图可知,YOLOv4主要由1输入端、backone、Neck以及

一顿能吃五大海碗啊啊啊·2022-12-01 04:34

Yolov5算法解读

yolov5主要分为输入端，backbone，Neck，和head(predict

elkluh·2022-11-30 10:12

改进YOLOv5系列：基于互补搜索技术和新颖架构设计组合MobileNetV3结构作为Backbone主干网络，打造不同的检测器

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·2022-11-29 20:37

【毕业设计】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

DanCheng-studio·2022-11-29 06:59

【MMDet Note】MMDetection中Neck之FPN代码理解与解读

以下是RetinaNet模型的Neck参数配置：neck=d

Prymce-Q·2022-11-28 15:13

从YOLOv5源码yolo.py详细介绍Yolov5的网络结构

init__函数2.parse_model函数三、classDetect(nn.Module)代码解析四、具体模块源码解析1BackBone1.1Focus1.2Conv1.3C3/C3_False2Neck2.1S

HollowKnightZ·2022-11-28 09:43

YOLOv5简析

相对于YOLOv4，分别从以下三个方面简析YOLOv5的改进：输入端：DataAugmentation、自适应锚框计算、自适应图片缩放Backbone：Focus结构，CSP结构Neck：FPN+P

折磨王·2022-11-28 00:18

YOLOV5

主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；Neck

郝源·2022-11-27 23:04

多目标跟踪(MOT/MTT)

目标检测1.概述1.1常用术语1.2数据集1.3网络组件1.4.1Backbone（骨干网络）1.4.2Neck1.4.3Head1.5移动端模型优化难点1.6轻量级检测模型发展史1.7应用分类及算法2

Arrow·2022-11-27 03:43

mmdetection目标检测模型最强优化

关于mmdetection框架，根据其config文件，可以将模型分为Backbone、Neck、Bbox_head几个模块。

Amber亮·2022-11-26 21:28

大数据毕设选题 - 深度学习动物识别与检测系统（ python opencv）