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Res2Net

Res2Net:ANewMulti-scaleBackboneArchitecture原理介绍我们知道两个3×3卷积等价于1个5×5卷积，3个3×3卷积等价于1个7×7卷积。

00000cj·2023-09-29 04:19

深入理解 react-router 路由系统

当然，主流的前端框架也都有自己的路由，比如Backbone、Ember、Angular、React等等。那react-router相对于

冰雪为融·2023-09-29 04:58

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EMO

EMO：结合Attention重新思考移动端小模型中的基本模块近年来，由于存储和计算资源的限制，移动应用的需求不断增加，因此，本文的研究对象是端侧轻量级小模型(参数量一般在10M以下)。在众多小模型的设计中，值得注意的是MobileNetv2[1]提出了一种基于Depth-wiseConvolution的高效的倒残差模块(InvertedResidualBlock,IRB)，已成标准的高效轻量级模

我悟了-·2023-09-28 19:30

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientFormerV2

EfficientFormerV2随着视觉Transformers（ViTs）在计算机视觉任务中的成功，最近的技术试图优化ViT的性能和复杂性，以实现在移动设备上的高效部署。研究人员提出了多种方法来加速注意力机制，改进低效设计，或结合mobile-friendly的轻量级卷积来形成混合架构。然而，ViT及其变体仍然比轻量级的CNNs具有更高的延迟或更多的参数，即使对于多年前的MobileNet也是

我悟了-·2023-09-28 19:30

目标检测算法改进系列之Backbone替换为ConvNextV2

ConvNextV2受掩码自编码机制的启发，本文在ConvNeXt的架构基础上延伸出了一个完全卷积掩码自编码器框架——ConvNeXtV2，同时作者设计了一个全新的全局响应归一化(GlobalResponseNormalization,GRN)层以增强原始ConvNeXt模块通道间的特征竞争，从而捕获更具有判别力的通道特征。ConvNeXtV2最终在各种识别基准上的性能，包括ImageNet分类、

我悟了-·2023-09-28 19:00

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientViT

EfficientViTVisionTransformer(ViT)在许多视觉任务中都取得了卓越的性能。然而，在针对高分辨率移动视觉应用时，ViT不如卷积神经网络(CNN)。ViT的关键计算瓶颈是softmax注意力模块，其计算复杂度与输入分辨率成二次方。降低ViT的成本以将其部署在边缘设备上至关重要。现有方法（例如Swin、PVT）将softmax注意力限制在局部窗口内或降低键/值张量的分辨率以

我悟了-·2023-09-28 19:29

目标检测算法改进系列之Backbone替换为LSKNet

LSKNetLargeSelectiveKernelNetwork（LSKNet）可以动态地调整其大空间感受野，以更好地建模遥感场景中各种物体的测距的场景。据我们所知，这是首次在遥感物体检测领域探索大选择性卷积核机制的工作。在没有任何附加条件的情况下，我们LSKNet比主流检测器轻量的多，而且在多个数据集上刷新了SOTA！HRSC2016（98.46%mAP）、DOTA-v1.0（81.64%mA

我悟了-·2023-09-28 03:07

【Python:Pycharm】mmSegmentation语义分割框架教程

2.1DatasetClass文件配置2.2DatasetConfig文件配置2.3TotalConfig文件配置三、运行代码四、附录1、MMSegmentation框架解释2、MMSegmentation使用的预训练backbone3

Cpdr·2023-09-27 12:59

DETR纯代码分享（七）backbone.py(models)

一、导入模块/函数fromcollectionsimportOrderedDictimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorchvision.models._utilsimportIntermediateLayerGetterfromtypingimportDict,Listfro

别致的SmallSix·2023-09-27 06:53

PaddleClas：自定义backbone

PaddleClas版本：2.51：新建mynet.py在ppcls/arch/backbone/model_zoo/文件夹下新建一个自己的模型结构文件mynet.py，即你自己的backbone;2：

微风❤水墨·2023-09-26 14:13

yolov3原理解析及代码流程

.yolov3在yolo、yolov2基础之上进行了优化，使得模型既保提升了一定的性能又在速度上做了折中；结构网络示意图如下：(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.Backbone

liuandy6612·2023-09-26 13:28

YOLOv4【未完待续】

backbone网络从YOLOv3的DarkNet53升级成了CSPDarkNe

德彪稳坐倒骑驴·2023-09-26 13:27

YOLOv3模型原理深度解析

概况（1）YOLOv3是YOLO系列第一次引入残差连接来解决深度网络中的梯度消失问题（是不是第一次，有待你后面考证），实际用的backbone是DarkNet53（2）最显著的改进，也是对你涨点贡献最大的一个原因

德彪稳坐倒骑驴·2023-09-26 13:55

FPN（特征金字塔结构）详解

特征图像金字塔结构，针对检测不同尺度的目标，将我们的图片首先缩放到不同的尺度对于每一个尺度的图片，都依次通过我们的算法进行预测，但是要对每一个不同的尺度都要预测一次，需要预测很多次，效率比较低(b).将图片通过backbone

Dragon_0010·2023-09-26 06:26

【yolov5】原理

Focus操作anchors先验框其它Yolov5的模型主要由Backbone、Neck和Head三部分组成。Backbone：负责提取输入图像的特征。

computer_vision_chen·2023-09-25 21:50

yolov5的改进思想

YOLOV5的改进：1、backbone：CSPDaekNet53+Focus2、nect：SPP+PAN

qq_41920323·2023-09-25 19:43

pytorch冻结参数训练的坑

冻结模型的方式forname,parainmodel.named_parameters():#冻结backbone的权重ifname.split(".")[0]=="backbone":para.requir

lishanlu136·2023-09-23 12:31

YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享)...

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童1YOLOv5-Lite1、Backbone与HeadYOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含

Tom Hardy·2023-09-23 03:08

YOLOv5-Lite：更少的参数、更高的精度、更快的检测速度

一、YOLOV5-Lite1、Backbone与HeadYOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shufflechannel的Shuffleblock组成；检测Head依旧用的是

m0_61899108·2023-09-23 03:38

YOLOv5-Lite：更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(附C++部署分享)

一、YOLOV5-Lite1、Backbone与HeadYOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shufflechannel的Shuffleblock组成；检测Head依旧用

计算机视觉研究院·2023-09-23 03:37

不同层设置不同学习率

使用预训练模型时，可能需要将（1）预训练好的backbone的参数学习率设置为较小值，（2）而backbone之外的部分，需要使用较大的学习率。

Enzo 想砸电脑·2023-09-22 07:03

Deformable DETR（2020 ICLR）

detr训练epochs缩小十倍，小目标性能更好Deformableattention结合变形卷积的稀疏空间采样和Transformer的关系建模能力使用多层级特征层特征,不需要使用FPN的设计（直接使用backbone

白蜡虫可·2023-09-22 02:13

我对Backbone.js的一些认识

backbone.js已经不是当前最流行的前端框架了，但是对于我而言，依然具有比较好的学习价值。虽然目前来说，react，vue等mvvm框架非常火热，但是感觉自身还不到去使用这种框架的层次。

weixin_33881041·2023-09-21 17:14

FPN结构解析

第二个是类似于FasterRCNN，在经过Backbone之后进行预测。第三个是在不同的特征图上进行预测，相当于SSD。第四个图是，对不同的特征层进行融合生成新的特征

。七十二。·2023-09-20 14:09

【实例分割】论文详解YOLACT：Real-time Instance Segmentation

论文下载：paper代码下载：code目录论文下载：paper代码下载：code1.创新点2.网络结构2.1Backbone2.2Protonet2.3PredictionHead2.4MasksAssembly3

zy_destiny·2023-09-16 08:24

YoloV8改进策略：Diverse Branch Block改进YoloV8，继续在重参数结构上恐龙抗狼

Yolov8官方结果改进一：构造全新的C2f_DiverseBranchBlock模块，使用DiverseBranchBlock替换Bottleneck，将C2f_DiverseBranchBlock替换BackBone

静静AI学堂·2023-09-15 04:42

YOLOv3学习笔记

image.pngYOLOv3Architectrue网络结构解析：Darknet-53YOLOv3的骨干网络(backbone)Darknet-53是从YOLOv2中的Darkne

罗泽坤·2023-09-15 01:24

手把手实现yolov8的部署和使用

一，前言YOLOv8创新点：1Backbone。

书中藏着宇宙·2023-09-14 21:54

yolov7增加mobileone

ml-mobileone:Thisrepositorycontainstheofficialimplementationoftheresearchpaper,"AnImprovedOnemillisecondMobileBackbone

athrunsunny·2023-09-13 17:45

YOLOV8从零搭建一套目标检测系统（修改model结构必看）附一份工业缺陷检测数据集

Yolov8结构图：YoloV8相对于YoloV5的改进点：ReplacetheC3modulewiththeC2fmodule.Replacethefirst6x6Convwith3x3ConvintheBackbone.DeletetwoConvs

陈子迩·2023-09-13 07:42

Pytorch 预训练模型下载和加载

预训练模型的下载地址以及解决下载速度慢的方法-下载地址常用预训练模型在这里面：https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models但是上述网址只有常见的backbone

yyywxk·2023-09-12 17:20

【ICCV2021】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions

PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions论文：https://arxiv.org/

m0_61899108·2023-09-10 13:13

用树莓派4b构建深度学习应用（三）OpenCV篇

imageimageOpenCV4.4新特性让我们先看一下OpenCV4.4的新特性：i.支持YOLOv4；i.SIFT专利到期，移入到了主存储库；i.ONNX：添加对Resnet_backbone（Torchvision

bluishfish·2023-09-09 22:33

2018-11-05

Hedidn'thavethebackboneandgaveupthescholarshipapplicationatthelastminute.2）不敢当众发言Hedoesn'thaveenoughbackbonetospeakinfrontofalargeaudience

hongmei_yoyo·2023-09-09 22:38

【代码实现】DETR原文解读及代码实现细节

1模型总览宏观上来说，DETR主要包含三部分：以卷积神经网络为主的骨干网（CNNBackbone）、以TRM(Transformer)为主的特征抽取及交互器以及以FFN为主的分类和回归头，如DETR中build

Marlowee·2023-09-09 15:14

yolov7框架图对照

1、ELAN1（backbone）2、ELAN2(head)3、MPConv4、SPPCSPC

毕竟是shy哥·2023-09-08 17:28

DetNet: A Backbone network for Object Detection

这篇文章应该紧跟着FPN发表的，主要针对目标检测通用backbone的问题以及FPN的问题，提出了一个适用于目标检测的新的backbone，也就是DetNet。

nowherespyfly·2023-09-07 07:50

Caffe源码精读 - 3 - Caffe Layers之conv_layer(卷积层)

在一般算法的Backbone、neck和head基本都是由卷积层组成。1.卷积操作一般从数学角度讲，卷积分两个步骤，第一步做翻转，第二部乘积求和。DL中的卷积操作是一种无翻转卷积，类似于相关操作。

赛先生.AI·2023-09-07 04:26

mmdetection - config配置文件之schedule(learning rate)

config文件命名意义：{model}[modelsetting]{backbone}{neck}[normsetting][misc][gpuxbatch_per_gpu]{schedule}{dataset

mm_exploration·2023-09-05 23:55

Visual Prompt Tuning

它只需要在输入空间引入少量（不到1%的模型参数）的可训练参数，同时冻结backbone。现在很多情况下，优于完全微调。

可莉害了呢·2023-09-05 05:03

虽迟但到，重新定义视觉backbone：CNN+Transformer->BoTNet

在过往的十年里，卷积神经网络CNN支配了计算机视觉的技术发展，下一个十年，或许将由Transformer接过接力棒了？还记得在2020年的年末回顾中（《[年终AI大事件回顾]我眼中的2020年TOP5》），我们梳理了2020年的TOP5的AI领域研究工作。其中被排在第四位的，便是一篇基于Transformer的视觉领域的工作。当时给出的评语是：在更复杂的图像任务上的效果还有待探索和加强，但这一工作

丁我爱·2023-09-05 03:15

「解析」YOLOv5 classify分类模板

学习深度学习有些时间了，相信很多小伙伴都已经接触图像分类、目标检测甚至图像分割(语义分割)等算法了，相信大部分小伙伴都是从分类入门，接触各式各样的Backbone算法开启自己的炼丹之路。

ViatorSun·2023-09-04 19:43

极智Paper | 性能数据炸裂的多模态模型BEiT-3：Image as a Forign Language

介绍一个在视觉和视觉-语言任务上具有state-of-the-art迁移能力的多模态模型BEiT-3，BEiT-3主要从三个方面来促进大融合：(1)backbonearchitecture；(2)pretrainingtas

极智视界·2023-09-04 02:24

Arcface部署应用实战

1、概述人脸识别的一个比较常用的网络arcface，依赖于其特殊设计的loss函数，使得模型在训练的时候能够实现类间距离增大，类内的距离不断减小，最终使得所训练的backbone能够获取鉴别性很高的特征

AI小花猫·2023-09-03 09:10

项目一：基于YOLOv7的输电线路销钉缺失检测项目

YOLOv8主要结构：1.Backbone网络：采用CSPDarknet53作为主干网络，在不增加参数数量的情况下提高了网络效果。

share_data·2023-09-03 07:25

YOLOV3详解

YOLOV3跟V2/V1相比采用了残差的思想，可以说是基于ResNet的思想上重新设计了backbone(DarkNet53)。

智障学AI·2023-09-02 09:23

PaddleVideo 中 agcn_fsd.yaml 配置文件代码详解

MODEL:#MODELfieldframework:"RecognizerGCN"#必填选项，指定网络类型,associatetothe'paddlevideo/modeling/framework/'.backbone

一杯水果茶！·2023-09-01 23:57

每日一词 36 backbone

backbone:基本意思为:脊骨，脊柱，引申为支柱。也可表示"勇气，胆量"，相当于courage,为不可数名词。

你好Ruby·2023-09-01 09:26

yolo增加mobileone