backbone

Faster RCNN在pycharm中运行（包括自制数据集）

霹雳吧啦Wzgitclonehttps://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing2文件说明首先找到faster_rcnn├──backbone
没有难学的知识·2023-06-23 19:00

一种人体属性识别的网络结构

1、网络结构如图所示，网络接受一个批量的图像，经过backbone（骨干网络，可以是当前已开源的各种网络，如ResNet、EfficientNet、RepVGG等）提取特征，然后将此特征
叶舟·2023-06-23 03:48

yolov8 源码解读 (part1: backbone, head)

yolov8除了目标检测之外，还有实例分割功能，这里解读检测和分割代码。先上一张结构图，这个图里没有分割模块，后面会在代码里说明分割模块。本篇解读红色框内的部分。可以看到每个模块右边都有一个数字：0，1，…这个数字是模块的顺序编号，按0,1,…,21的顺序进行，而且Concat模块会指定cat哪几个序号的层，如果搞不清Concat中指定的序号到底是哪一层，就根据这个编号找。C2f层具体是什么结构参
蓝羽飞鸟·2023-06-21 23:27

简要介绍 | Backbone与Baseline的区别

注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对Backbone和Baseline进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。
R.X. NLOS·2023-06-21 02:37

如何使用grad-cam对ViT的输出进行可视化（附代码）

使用grad-cam对ViT的输出进行可视化[TOC]前言VisionTransformer(ViT)作为现在CV中的主流backbone，它可以在图像分类任务上达到与卷积神经网络(CNN)相媲美甚至超越的性能
·2023-06-21 02:35

Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))

backbone：进行特征提取。常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet53，SwinTransformer等。
湾仔码农·2023-06-19 15:00

25k字图文解读YOLOv8及实例分割（附python代码）

学习使用未经详细专业审核目录0.引言1.概述1.1Backbone1.2Head1.3Loss1.4Train2.模型结构2.1Backbone和Neck的具体变化2.2Head的具体变化3.Loss计算
猛码Memmat·2023-06-19 14:09

即插即用 | S-FPN全新的金字塔网络，更适合轻量化模型的FPN

然而，对于大多数Backbone，如VGG、ResNet或DenseNet，由于池化操作或与stride=2的卷积，每一层的特征映射都被缩小，使得其FPN不能更好地融合这些特征。
AI视觉网奇·2023-06-18 22:41

使用SwinTransformer进行图片分类

SwinTransformer是微软亚洲研究院在2021年提出的适用于CV领域的一种基于Tranformer的backbone结构。
算法美食屋·2023-06-18 19:47

CenterNet原理解析

目录    1基本介绍    2backbone及级联角池和中心池      2.1backbone      2.2反卷积模块Deconv（待补充）      2.3级联角池（待补充）      2.4
白三点·2023-06-18 07:13

【mmcls】mmdet中使用mmcls的网络及预训练模型

在基于MM框架的下游任务，例如检测(mmdetection)中可以使用mmcls中的backbone进行特征提取，但这就需要知道网络的参数以及输出特征的维度。
there2belief·2023-06-17 14:07

单阶段检测算法主流的标签分配方法总结

主体结构主要包括Backbone、Neck、Head以及Loss。其中受限于硬件资源，Backbone主要选取轻量化的主干网络，如MobileNet系列、ShuffleNet系列等；Neck主要基于
奥比中光3D视觉开发者社区·2023-06-17 14:12

CANoe .Ethernet

它们通常用于嵌入式系统、驾驶辅助系统、backbone、多媒体等。在很大程度上影响这些成本的是基于网络需求的设计，不仅考虑了所使用的物理层，还考虑了带宽和实时性能。
ソフト開発王さん·2023-06-17 07:31

YOLOv7 目标检测网络解读

文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章
m0_76217654·2023-06-17 00:46

Backbone 在神经网络中意味着什么？

动动发财的小手，点个赞吧！1.简介神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。一些神经网络架构有一百多个层和几个解决不同子问题的逻辑部分。其中一个部分是神经网络主干。在本教程中，我们将描述什么是主干以及最流行的主干类型。2.神经网络神经网络是明确设计为生物神经网络灵感的算法。最初，目标是创建一个功能类似于人
冷冻工厂·2023-06-16 03:06

Backbone 在神经网络中意味着什么？

动动发财的小手，点个赞吧！1.简介神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。一些神经网络架构有一百多个层和几个解决不同子问题的逻辑部分。其中一个部分是神经网络主干。在本教程中，我们将描述什么是主干以及最流行的主干类型。2.神经网络神经网络是明确设计为生物神经网络灵感的算法。最初，目标是创建一个功能类似于人
·2023-06-15 23:33

使用PyTorch训练与评估自己的T2T-ViT网络

1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones
啥都生·2023-06-15 23:52

[读论文][backbone]Knowledge Diffusion for Distillation

摘要Therepresentationgapbetweenteacherandstudentisanemergingtopicinknowledgedistillation(KD).Toreducethegapandimprovetheperformance,currentmethodsoftenresorttocomplicatedtrainingschemes,lossfunctions,an
计算机视觉-Archer·2023-06-14 03:14

小程序开发笔记

不同于Vue自动追踪数据变化，小程序更像backbone需要开发者主动告之。WXSS尺寸单位rpx在网页开发中使用过lib-flex(可伸缩布局方案)，看到这个单位真是很惊喜。
·2023-06-13 19:13

paddleseg模型解说——fcn

#模型信息model:#模型的类型FCNtype:FCN#使用的主干网络为HRNetbackbone:type:HRNet_W18#主干网络的预训练模型的下载地址。
weightOneMillion·2023-06-13 16:29

mmsegmentation修仙之路-bug篇（3）

解决的方法就是不需要在模型的backbone添加‘norm_cfg’。Attr
石头变钻石？·2023-06-13 13:23

365天深度学习训练营-第P9周-YOLOv5-Backbone模块实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制任务：利用yolov5Backbone搭建图像分类网络学习Backbone结构中的细节，思考设计理由YOLOv5-Backbone
_yoking_____·2023-06-12 21:10

BiFPN，one-stage，two-stage

目录BiFPN语义信息单stage物体检测算法双stageskipconnection,low-levelfeature,highlevel-feature,top-dowmpathbackbone通常分为几个
QTreeY123·2023-06-12 15:08

YOLOv5白皮书-第Y6周：模型改进

1.yolov5s.yaml中修改之前的#YOLOv5v6.0backbonebackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,Conv,[64,6,2,2]],#0-
sdnugao·2023-06-11 19:03

YOLOv5白皮书-第Y3周：yolov5s.yaml文件解读

目录一、参数配置二、Anchors配置三、backbone四、Head一、参数配置#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.
派大星先生c·2023-06-11 13:35

[图神经网络]ViG(Vision GNN)网络代码实现

spm=1001.2014.3001.5501代码地址：ViGhttps://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/
ViperL1·2023-06-10 22:15

GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析

GhostNetV2:EnhanceCheapOperationwithLong-RangeAttentioncode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones
00000cj·2023-06-10 19:55

G-GhostNet（IJCV 2022）原理与代码解析

paper：GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperationscode：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones
00000cj·2023-06-10 19:55

MobileOne（CVPR 2023）原理与代码解析

paper：MobileOne:AnImprovedOnemillisecondMobileBackboneofficialimplementation：https://github.com/apple
00000cj·2023-06-10 19:55

一些常见的深度学习术语：

在深度学习中，backbone、head和neck通常是用来描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）的架构。
奥里马·2023-06-10 17:39

基于UNnet(backbone=resnet34) 对 PASCAL VOC 的分割

目录1.介绍2.tools代码文件夹2.1get_palette2.2transform3.train部分4.结果展示1.介绍本文使用resnet34作为backbone代替传统unet的vgg，实现对
Henry_zhangs·2023-06-09 15:05

睿智的目标检测66——Pytorch搭建YoloV8目标检测平台

睿智的目标检测66——Pytorch搭建YoloV8目标检测平台学习前言源码下载YoloV8改进的部分（不完全）YoloV8实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建
Bubbliiiing·2023-06-09 09:04

HaloNets

https://arxiv.org/abs/2103.12731CVPR2021OralScalingLocalSelf-AttentionForParameterEfficientVisualBackbonesAshishVaswani
Vinteuil·2023-06-09 01:37

目标检测复盘 -- 6. YOLOv4

BackboneYOLOv4的骨干是CSPDarknet53CSP结构的作用：1.增强CNN的学习能力2.移出计算瓶颈3.减少内存开销CSP首先将输入的特征层分成两个部分，这里以densenet为例，part2
ShyHG·2023-06-09 00:23

计算机视觉—YOLO V4

计算机视觉—YOLOV41、YOLOV41.1、网络结构1.1.1、BackBone：CSPDarknet531.1.2、Neck：SPP结构1.1.3、Neck：PAN结构1.1.4、YOLOv4整体结构
企鹅家的北极熊·2023-06-08 22:12

结合可变形注意力的视觉Transformer

目录前置内容摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.Transformerbackbone2.2.DeformableCNNandattention3.DeformableAttentionTransformer3.1
tzc_fly·2023-06-08 21:30

华为诺亚提出VanillaNet：一种新视觉Backbone，极简且强大！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【Transformer】交流群转载自：极市平台|作者：happy导读简到极致、浅到极致！深度为6的网络即可取得76.36%@ImageNet的精度，深度为13的VanillaNet甚至取得了83.1%的惊人性能。VanillaNet:thePowerofMinimalisminDeepLearning论文地址：htt
Amusi（CVer）·2023-06-07 12:33

【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解

YOLOv5算法概述Yolov5是一种目标检测算法，采用基于Anchor的检测方式，属于单阶段目标检测方法。相比于Yolov4，Yolov5有着更快的速度和更高的精度，是目前业界领先的目标检测算法之一。YOLOv5算法基本原理Yolov5基于目标检测算法中的one-stage方法，其主要思路是将整张图像划分为若干个网格，每个网格预测出该网格内物体的种类和位置信息，然后根据预测框与真实框之间的IoU
嘿♚·2023-06-07 10:58

YOLOAir库使用（一）

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·2023-06-07 08:33

MMDetection学习记录（二）之配置文件

命名风格{model}_[modelsetting]_{backbone}_{neck}_[normsetting]_[misc]_[gpuxbatch_per_gpu]_{schedul
彭祥.·2023-06-06 22:51

深度学习：什么是backbone，benchmark，baseline

backbone：骨干网络，比如alexnet，ZFnet，VGG，googlenet...benchmark：性能指标，比如accuracy，内存消耗，模型复杂度，或者在性能上很有代表性的算法框架。
hohotiger·2023-04-21 19:32

关于yolov8的一些理解

文章目录1.前言2.创新点及工作3.网络结构3.1BackBone3.1.1C2F3.1.2结构微调3.1.2SPPF3.2Neck3.3Head4.正样本匹配策略4.1静态分配策略&动态分配策略4.2TaskAlignedAssigner5
硝烟_1994·2023-04-21 18:09

前端概括性问题

轻量级框架有Modernizr、underscore.js、backbone.js、Raphael.js等。（理解这些框架的功能、性能、设计原理）前端开发工具：We
未来好好生活·2023-04-21 16:18

darknet-19与darknet53

引言，为什么学这个yolov3用于提取特征的backbone是Darknet-53，他借鉴了yolov2中的网络（Darknet-19）结构，在名字上我们也可以窥出端倪。
Terrence Shen·2023-04-21 16:55

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: Darknet-19

CV经典主干网络(Backbone)系列:Darknet-19作者：JosephRedmon发表时间：2016Paper原文：YOLO9000:Better,Faster,Stronger该篇是CV经典主干网络
kuweicai·2023-04-21 16:52

ViTPose

具体而言，ViTPose使用普通和非分层vitTransformer[14]作为backbone来提取给定人物实例的特征图，其中backbone通过掩蔽图像建模借口任务（例如MAE[16]）进行预训练，
向前走就是我·2023-04-21 15:53

自动驾驶感知模块介绍

训练：backbone+head+loss+optimi
电气_空空·2023-04-21 14:39

论文阅读 - End-to-End Wireframe Parsing

文章目录1概述2L-CNN2.1整体架构2.2backbone2.3juctionproposalmodule2.4linesamplemodule2.5lineverificatoinmodule3评价指标参考资料
zjuPeco·2023-04-21 07:22

siamfc-pytorch代码讲解（一）：backbone&head

最近才真正开始研究目标跟踪领域（好吧，是真的慢）。就先看了一篇论文：Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking【ECCV2016workshop】又因为学的是PyTorch框架，所以找了一份比较clean的代码，还是pytorch1.0的：https://github.com/huanglianghua/siamfc-pytorch因为这
赖子啊·2023-04-21 06:40

YOLOv8详解全流程捋清楚-每个步骤

整体架构Backbone：FeatureExtractor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Neck：放在backbone和head之间的，是为了更好的利用backbone提取的特征
德彪稳坐倒骑驴·2023-04-21 01:25
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