backbone

【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi

【YOLOV5算法原理】1.输入端2.Backbone3.Neck4.输出端二．
Akaxi-1·2023-11-16 00:40

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文独家改进：EMO助力RT-DETR，替换backbone，面向移动端的轻量化网络模型——EMO：反向残差移动块（iRMB），通过堆叠不同层级的iRMB。
AI小怪兽·2023-11-15 22:13

PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector（2020.8）

Abstract1.Introduction先介绍了一堆前人的work自己的workexpect2.RelatedWork先介绍别人的work与我们的区别3.Method3.1.ArchitectureBackboneDetectionNeckDetectionHead3.2
怎么全是重名·2023-11-14 22:12

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | HGBlock完美结合PPHGNetV2 RepConv

本文独家改进：PPHGNetV2助力RT-DETRHGBlock与PPHGNetV2RepConv完美结合推荐指数：五星HGBlock_PPHGNetV2|亲测在多个数据集能够实现涨点RT-DETR魔术师专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新，助力RT-DETR基于ult
AI小怪兽·2023-11-13 20:00

RT-DETR算法优化改进：PPHGNetV2 Backbone改进 | RepConv、GhostConv优化HGBlock

本文内容：1）RT-DETR原理介绍；2）RepConv、GhostConv优化HGBlockRT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn/vuQTz学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；RT-DETR模型创新优化，涨点技巧分享，科研小助手；1.RT-DETR介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf摘要：RT-DE
会AI的学姐·2023-11-13 19:15

yolo系列面试题

Backbone：第一层卷积由原本的6×6卷积改为3×3卷积；参考YOLOv7ELAN设计思想将C3模块换成了C2f模块，并配合调整了模块的深度。
GeekPlusA·2023-11-13 18:45

YOLOv5网络结构图

网络结构图（简易版和详细版）此图是博主的老师，杜老师的图网络框架介绍前言：YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，backbone，neck，head。
clmm_·2023-11-13 05:28

论文阅读：PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer

链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13797.pdfPVTv2是在PVTv1基础上，所以先介绍PVTv1PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions0
shiyueyueya·2023-11-12 19:11

YOLOv5 7.0 网络结构解读

一.YOLOV5s网络结构图网络结构主要包含以下部分：1.输入端：自适应锚框计算、自适应图片缩放、Mosaic数据增强2.Backbone：CBS模块、C3模块、SPPF模块3.Neck：
nice-wyh·2023-11-12 17:44

Pytorch从零开始实战09

Pytorch从零开始实战——YOLOv5-Backbone模块实现本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——YOLOv5-Backbone模块实现环境准备数据集模型选择开始训练可视化模型预测总结环境准备本文基于
Liquor999·2023-11-12 12:02

YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

而后，为了更进一步提升检测精度，在backbone中嵌入了CBAM注意力机制模块，通过对特征通道和空间的学习，使得网络能够更好地提取到有用特征并抑制不重要特征。实验结果表明，改进后的网络在数据集
小哥谈·2023-11-12 05:51

YOLOv8-Seg改进：分割注意力系列篇 | 高效多尺度注意力 EMA | ICASSP2023

本文改进：EMA跨空间学习高效多尺度注意力引入到YOLOv8中进行二次创新，改进方法1）head层输出层结合；2）加入backbone；EMAAttention亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标分割
会AI的学姐·2023-11-11 19:09

YOLOv8-seg改进：复现HIC-YOLOv5，HIC-YOLOv8-seg助力小目标分割

本文改进：HIC-YOLOv8-seg：1)添加一个针对小物体的额外预测头，以提供更高分辨率的特征图2）在backbone和neck之间采用involutionblock来增加特征图的通道信息；3）在主干网末端加入
会AI的学姐·2023-11-11 19:37

backbone：从AlexNet到...（持续补充ing）

文章目录Introduction（前言知识）代码参考卷积、池化输出退化1*1卷积减少或增加通道数自然的减少计算量解决了什么问题，达到了什么样的效果AlexNet整体结构如下VGGNet网络结构如下，D、E分别代表VGG-16、VGG-19下图为VGG-16ResNet结构如下DenseNet结构如下DenseBlock——特征重用FasterNet<
怎么全是重名·2023-11-11 12:25

【目标检测系列】六、Faster R-CNN

目录参考资料第1章FasterR-CNN概述第2章Backbone2.1ResNet50网络结构2.2ResNet50代码第3章RegionProposalNetworks3.1Anchors的生成3.2Anchors
travellerss·2023-11-11 11:04

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021（2021.8）

YOLOXYOLOX-DarkNet53ImplementationdetailsYOLOv3baselineDecoupledheadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositivesSimOTAEnd-to-endYOLOOtherBackbonesModifiedCSPNeti
怎么全是重名·2023-11-11 02:02

DeepLabV3使用及源码讲解

Python3.6以上Pytorch1.10Ubuntu或Centos(Windows暂不支持多GPU训练)最好使用GPU训练详细环境配置见requirements.txt文件结构├──src:模型的backbone
@BangBang·2023-11-09 12:30

中国软件杯---基于百度飞桨的单/多镜头行人追踪Baseline，deepsort实现行人追踪

模型训练：PaddleDetection，PPYolo的backbone使用MobileNetV3_large和YOLOv3Head模型转换：Paddle
锦鲤AI幸运·2023-11-08 14:40

EfficientDet论文讲解

目录EfficientDet0、摘要1、整体架构1.1BackBone：EfficientNet-B01.2Neck：BiFPN特征加强提取网络1.3Head检测头1.4compoundscaling2
韩师兄_·2023-11-08 07:45

基于MMdetection的RT-DETR目标检测器的源码解析（上）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、RT-DETR目标检测器二、源码阅读及debug过程1.下载项目2.网络结构3.目标检测器文件：rtdetr.py解析4.Backbone
CL雾岚·2023-11-07 23:41

YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)

在本篇博文中会分别进行介绍同时进行对比，通过本文你可以学会在YOLOv8中各个位置添加可变形卷积包括(DCNv1、DCNv2、DCNv3)，可替换的位置包括->替换C2f中的卷积、DarknetBottleneck中的卷积、主干网络(Backbone
Snu77·2023-11-07 01:06

每日一词 36 backbone

Hedoesn'thaveenoughbackboneandgivesupapplyingforscholarshipatthelastminute.
euneroli·2023-11-06 11:27

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】YOLOV5

目录算法原理【Yolov5网络结构图】YOLOv5网络结构训练策略Backbone骨干网络Neck特征金字塔Head目标检测头
林聪木·2023-11-06 05:04

DINO训练自己的数据集（swin transformer backbone）

源码：https://github.com/IDEA-Research/DINO数据集：coco格式COCODIR/├──train2017/├──val2017/└──annotations/├──instances_train2017.json└──instances_val2017.json环境配置1.下载代码gitclonehttps://github.com/IDEA-Research/
ZZZZ_Y_·2023-11-05 16:19

基于YOLOv8的交通摄像头下车辆检测算法（七）：HIC-YOLOv8复现HIC-YOLOv5，助力小目标检测，涨点明显

本文改进：HIC-YOLOv8，1)添加一个针对小物体的额外预测头，以提供更高分辨率的特征图2）在backbone和neck之间采用involutionblock来增加特征图的通道信息；3）在主干网末端加入
会AI的学姐·2023-11-05 08:28

YOLOv8改进：最新复现SOD-YOLOv8，助力小目标检测（Small Object Detection）

本文独家改进：改进点：1）backbone加入CBAM；2）backbone、neck连接处加入involution注意力；3）添加一个针对小物体的额外预测头，提升小目标检测性能；SOD-YOLOv8|
AI小怪兽·2023-11-05 08:26

Ember.js 入门指南 （二）

也有人跟我提出这样的疑问：以AngularJS，Knockout，BackBone为代表的MV*框架，它跟jQuery有什么区别？我jQuery用得好好的，有什么必要再引入这种框架？
乌洛米·2023-11-05 00:34

CSPNet

YOLOv4中的backbone使用的是CSPNET,还是得到了AlexAB大神的认可的。同时，轻量化以及神经网络表达能力一直是研究的热点，本文也是在此范畴。因此本文对其原始论文进行解读。
Bruce_0712·2023-11-04 20:28

Run, Don‘t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks（CVPR2023）

andvariantsDesignofPConvandFasterNetPreliminaryPartialconvolutionasabasicoperatorPConvfollowedbyPWConvFasterNetasageneralbackboneEx
怎么全是重名·2023-11-04 02:35

CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.1

【基础网络架构】BattleoftheBackbones:ALarge-ScaleComparisonofPretrainedModelsacrossComputerVisionTasks论文地址：https
CV51·2023-11-03 13:27

YOLOv5 - yolov5s.yaml 文件

YOLOv5网络结构主要由以下几部分组成:骨干网络(Backbone)：Backbone:骨干网络，主要指用于特征提取的，已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)_上完成预训练，拥有预训练参数的卷积神经网络
风筝超冷·2023-11-02 23:02

小目标检测3_注意力机制_Self-Attention

Yolov5(v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention原理图）（文中截图多来源于上述链接）改进部分参考：YOLOAir：YOLO系列科研改进论文推荐|改进组合上千种搭配，包括Backbone
zxm_·2023-11-02 21:39

YOLOv5：修改backbone为MobileOne

YOLOv5：修改backbone为MobileOne前言前提条件相关介绍MobileOneYOLOv5修改backbone为MobileOne修改common.py修改yolo.py修改yolov5.
FriendshipT·2023-11-02 01:35

将DenseNet换成Resnet——更换深度学习骨干网络

最近我在学习一个手写公式识别的网络，这个网络的backbone使用的是DenseNet，我想将其换成ResNet至于为什么要换呢，因为我还没换过骨干网络，就像单纯拿来练练手，增加我对网络的熟悉程度，至于会不会对模型的性能有所提升
是啊洋呀·2023-11-01 10:41

GhostNet（CVPR 2020）学习笔记 （附代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907v2代码地址：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/blob
无妄无望·2023-11-01 10:20

backbone

1.支柱，脊柱，骨干力量2.勇气，骨气3.courageanddeterminationHehasacrashonSarah,butdoesn'thavethebackbonetoaskherout.Willhehavethebackbonetotellthemwhathethinks
AG皓·2023-10-31 12:08

yolov5网络结构

以下是YOLOv5的网络结构的主要组成部分：Backbone网络：YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干骨干网络。CSPDarknet53是一种修改版的Darknet骨干网
南抖北快东卫·2023-10-31 10:12

YOLO轻量化改进 ， 边缘GPU友好的YOLO改进算法！

此外，作者提出了一种新的迁移学习backbone采用的灵感是来自不同任务的转换信息流的变化，旨在补充特征交互模块，并提高准确性和推理速度的各种边缘GPU设备上的可用性。
code2035·2023-10-30 06:58

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks（2016.6）

文章目录AbstractIntroduction当前最先进目标检测存在的问题针对上述问题，我们提出...OurapproachOverviewBackbonearchitecturePosition-sensitivescoremaps
怎么全是重名·2023-10-29 16:48

minigpt-v2:large language model as a unified interface for vision-lanuage multi-task learning

2.method2.1modelarchitecturevisionbackbone：采用EVA作为视觉backbone，在全部训练中都冻结，图像分辨率为448x448，
Kun Li·2023-10-28 09:01

使用YOLOv5的backbone网络识别图像天气 - P9

目录环境步骤环境设置包引用声明一个全局的设备数据准备收集数据集信息构建数据集在数据集中读取分类名称划分训练、测试数据集数据集划分批次模型设计编写维持卷积前后图像大小不变的padding计算函数编写YOLOv5中使用的卷积模块编写YOLOv5中使用的Bottleneck模块编写YOLOv5中使用的C3模块编写YOLOv5中使用SPPF模块基于以上模块编写本任务需要的网络结构模型训练编写训练函数开始模
好名让狗申请了·2023-10-28 00:53

注册页面 , 验证码倒计时代码的实现

近期因为开发一个新的H5+backbone项目,验证输入手机号验证码倒计时#如上图所示要实现验证码的倒计时的效果首先做页面的布局理清楚页面效果需要实现的逻辑思路对手机号及验证码和密码做正则的规则校验前端样式布局代码获取
冯冯墨墨·2023-10-27 21:01

[论文阅读]VoteNet——基于深度 Hough 投票法的点云3D目标检测

利用点云网络backbone学习点云特征,作为种子点特
一朵小红花HH·2023-10-27 07:35

目标检测算法回顾之Transformer based篇章

基于Transformer的目标检测方法（一）引言（二）概述（三）发展轴预览（四）CNN-backbone系列4.1DETR与CNN-based的区别DETR的网络结构DETR的评价4.2DeformableDETR4.2.0DeformableDETR
xiaobai_Ry·2023-10-26 22:12

第P9周-YOLOv5Backbone模块

CSPBottleneck块和C3类的设计使其非常适合目标检测任务，充分考虑了多尺度特征融合、梯度流动和计算效率等因素。C3类以及CSP（CrossStagePartial）Bottleneck块作为YOLOv5中的一部分，具有以下优势，相对于传统的普通神经网络：特定任务定制：C3类和CSPBottleneck块是专门为目标检测任务设计的。它们在特征提取和融合方面进行了特定的优化，有助于提高目标检
风筝超冷·2023-10-26 00:47

3DIoUMatch-PVRCNN 模型部分

3DIoUMatch-PVRCNN本篇论文的关键代码：Dataset：KittiDatasetSSLModel：PVRCNN_SSL_3DIOU（本篇文章介绍）一、原始PVRCNNPVRCNN的所有模块：MeanVFE,VoxelBackBone8xm
符号看象限_Wangerer·2023-10-25 14:05

Vue与React两个框架的区别和优势对比

React与当时流行的jQuery,Backbone.js和Angular1等框架
华戈的小书·2023-10-25 11:16

Vue 双向数据绑定原理

前言MVVM是与MVC进化出来的，区别在与将view层的数据变动直接响应到viewModel层上而不是响应给model，其表现上最大的区别就在于双向数据绑定功能#双向数据绑定原理简介发布者-订阅者模式（Backbone.js
Sun____·2023-10-25 08:31

Yolov7代码解析

代码解析backbone#-1代表前一层，channel:32size:3stride:1[[-1,1,Conv,[32,3,1]],#0[-1,1,Conv,[64,3,2]],#1-P1/2[-1,1
暗魂b·2023-10-25 05:52

YOLOv5：修改backbone为SPD-Conv

YOLOv5：修改backbone为SPD-Conv前言前提条件相关介绍SPD-ConvYOLOv5修改backbone为SPD-Conv修改common.py修改yolo.py修改yolov5.yaml
FriendshipT·2023-10-24 07:57
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