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TensorFlow 实战案例： ResNeXt 交通标志图像多分类，附Tensorflow完整代码

ResNeXt是ResNet的改进版，在bottleneck卷积块结构上进行了较小的改动，其他都和ResNet模块相近，如下图所示，ResNeXt比ResNet的精度更好。

Python数据开发·2023-01-15 07:28

MMdetection中Backbone的实现-ResNet50

残差块，即ResidualBlock，也就是接下来要讲解的BasicBlock和Bottleneck两个基本模块，若干卷积层、归一化层和激活层构成

L闰土·2023-01-14 19:28

Python基于YOLOv5的交通标志识别系统[源码]

再用bottlenectCSP提取特征，个人理解CSP就是更多不同channel的融合吧。然后再用maxpooling下采样构建

weixin_qunmasj·2023-01-10 21:10

从零开始 HRNet_网络的结构和源码

#内容（1）HRNet源码（2）网络结构图#乱花渐欲迷人眼（1）HRNet的源码#（1）HRNet是由三个基础块构成的，分别是Bottleneck、BasicBlock、HighResolutionModule

惜年_night·2023-01-10 14:04

《Preservation of the Global Knowledge by Not-True Self Knowledge Distillation in Federated Learning》

PreservationoftheGlobalKnowledgebyNot-TrueSelfKnowledgeDistillationinFederatedLearning》Abstract1⃣️FederatedLearning’sconvergencesuffersfromdataheterogeneity.2⃣️forgettingcouldbethebottleneckofglobalc

旅行者tru-th·2023-01-10 11:40

YOLOv5-common.py文件

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、项目定制目录一、任务说明二、导入相关包和配置1.基本组件1.1autopad1.2Conv1.3Focus1.4Bottleneck1.5BottleneckCSP1.6C31.7SPP1.8Concat1.9Contract

爱挠静香的下巴·2023-01-10 07:01

YoloV5目标检测系统【详解】

文章目录一、网络结构1、主干网络（backbone）1.1BottleNeck1.2CSPnet1.3Focus结构1.4Silu激活函数1.5SPP结构1.6整个主干（backbone）实现代码2、F

全息数据·2023-01-09 22:50

【AI】轻量级神经网络——MobileNetV1 到 MobileNetV2 的论文解读

a.标准卷积的计算量b.深度卷积的计算量c.举例(3)网络结构2、MobileNetV2(1)改进1——ReLu（linearbottleneck）(2)改进2——添加了倒残差结构（Invertedresiduals

李清焰·2023-01-09 08:07

2022-ConvNet CVPR

文章目录2022-ConvNetCVPR1.简介1.1简介1.2结论2.网络架构2.1设计方案2.2Macrodesign2.3ResNeXt-ify2.4InvertedBottleneck2.5LargeKernelSizes2.6MicroDesign2.7ConvNextvariants3

說詤榢·2023-01-09 05:25

MobileNetV2

MobileNetV2：MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks摘要在本文中，我们描述了一种新的移动架构MobileNetV2，它改进了移动模型在多个任务和基准以及不同模型大小范围内的最新性能

Star_ID·2023-01-08 12:51

SPP的理解

值得注意的是：虽然使用了不同大小的池化核，但池化前后每条分支的高宽一致，因为stride=1，padding=(kernel_size-1)/2=kerner//2classSPPBottleneck(

沐辰光·2023-01-06 22:35

CCNet YOLOv5目标检测实现

目前还没有进行训练，yolo验证无误基于此文章进行修改CCNetclassCCBottleneck(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,shortcut=True,g=1

hgzyh123·2023-01-06 14:43

MobileNeXt：Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design

MobileNeXt：RethinkingBottleneckStructureforEfficientMobileNetworkDesign（重新思考高效移动网络设计的瓶颈结构）摘要倒残差块是近年来移动网络体系结构设计的主流

发光吧·2023-01-05 15:17

【MobileNetV3】MobileNetV3网络结构详解

1MobileNetV3创新点bottleneck结构变了让网络更宽、更深，宽多少？深多少？采用NAS(NeuralArchitectureSearch)搜索得到重

寻找永不遗憾·2023-01-05 01:15

【YOLOv7/YOLOv5系列改进NO.51】融入多分支空洞卷积结构RFB-Bottleneck改进PANet构成新特征融合网络

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·2023-01-04 23:16

keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例（五）

之前在博客《keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneckfeatures进行微调（三）》一直在倒腾VGG16的fine-tuning，然后因为其中的Flatten层一直没有真的实现最后一个模块的

AI视觉网奇·2023-01-04 15:33

CNN卷积神经网络

五层网络结构数据输入层Input卷积层ConvolutionLayer卷积常用参数查看卷积层参数激活层Relu池化层Pooling目的参数全连接层FC总汇计算机视觉图像识别用于识别图像中物体的类别（如：bottle

编程不秃头！！·2023-01-03 12:42

详解HRNet姿态估计算法

文章目录前言HRNet理论HRNet结构细节Backbone设计BasicBlock设计Bottleneck设计FuseLayer设计TransitionLayer设计Neck设计整体代码设计实验Reference

小Aer·2023-01-03 07:47

重命名xml

将标注错的xml改名，批量修改xml文件里的标签名称'''通过解析xml文件，批量修改xml文件里的标签名称，比如把标签bottle改成feilinB'''importos.pathimportglobimportxml.etree.ElementTreeasETpath

m0_60410425·2023-01-02 12:22

Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers

一种普遍的看法是双塔模型的bottlenecklayer(点积操作层)太过受限以至于双塔模型不能成为有好的领域外泛化能力的

默默无闻的[UNK]·2023-01-02 08:03

Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion论文阅读笔记

AttentionBottlenecksforMultimodalFusion论文阅读笔记一、相关信息1、论文名称：AttentionBottlenecksforMultimodalFusion2、论文地址

ru-willow·2023-01-01 15:12

粗读Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion

本文提出的模型针对的是视频分类。众所周知，视频中，画面和声音往往是互相联系的，比如音频出现爆炸声时，视频一般会出现火光。在此之前，视频分类中，信息只在每帧视频的不同区域之间通过ViT互相传递，音频信息也只通过AST互相传递影响，不会综合考虑两种信息。上图第一张小图即为传统的视频分类方式。作者提出了两种方式，一种是在靠后的层中（laterlayers），将两部分信息进行相互传递，另一种是两种信息不直

格里芬阀门工·2023-01-01 15:12

深度多视图信息瓶颈：Deep Multi-view Information Bottleneck

论文题目：DeepMulti-viewInformationBottleneckSummary单个视图的信息瓶颈模型已经发展较为成熟，但尚未有在多视图上的信息瓶颈理论，本论文将信息瓶颈理论用于处理多视图数据

Liao-Zhuolin·2023-01-01 15:41

【论文阅读】Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion---多模态融合，音视频分类，注意力机制

论文标题：AttentionBottlenecksforMultimodalFusion；作者：ArshaNagrani,ShanYang,AnuragArnab,ArenJansen,CordeliaSchmid

me_yundou·2023-01-01 15:40

PyTorch加载预训练模型(pretrained)

使用预训练模型的代码如下：#加载预训练模型resNet50=models.resnet50(pretrained=True)ResNet50=ResNet(Bottleneck,[3,4,6,3],num_classes

期待686·2022-12-30 14:47

python将txt文件的内容逐行读取转化成数组

例：将train5bottle.names的每行内容提取出来转化成数组转换代码：result=[]withopen(r'E:\HISI\darknet-master\build\darknet\x64\

初语之然·2022-12-30 08:38

【深度学习】基于PyTorch搭建ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152网络

网络并使用CIFAR10数据集训练测试1.ResNet18网络结构所有不同层数的ResNet：这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图：2.实现代码这里并未采用BasicBlock和BottleNeck

别出BUG求求了·2022-12-30 08:23

D-TDNN

实现流程每层D-TDNNlayer的结构如下：第一层为FNN-based的bottlenecklayer。

java_crocodile·2022-12-29 20:50

OSNet代码解析（普通卷积，分组卷积，深度可分离卷积，OSblock组成）

文章目录普通卷积和分组卷积普通卷积和深度可分离卷积用深度可分离卷积（LightConv3x3）代替普通卷积（Conv3x3）减少参数OSBlock（bottleneck）OSNetOSNet之所以轻量(

Mr DaYang·2022-12-29 11:21

分组卷积与DW卷积、Residuals与Inverted Residuals、bottleneck与linearbottleneck

分组卷积（GroupConvolution）分组卷积在ResNext、ShuffleNet中都用到了首先必须明确：常规卷积（Convolution）的参数量是：K*K*C_in*nK是卷积核大小，C_in是input的channel数，n是卷积核个数(output的channel数)分组卷积的参数量是：K*K*C_in*n*1/gK是卷积核大小，C_in是input的channel数，n是卷积核个

jq_98·2022-12-29 11:20

Information Bottleneck 信息瓶颈

信息瓶颈（InformationBottleneck，IB），是一个比较朴素的思想：当面对一个任务，应用试图用最少的信息来完成。

whatever?picky?·2022-12-28 14:48

NanoDet 源码解读（inference)

目录网络结构backboneShuffleNetV2GhostPAN整体结构GhostBlockGhostBottleneck图片推理流程图片预处理backbone处理GhostPANtopdownbottomupFPN

蓝羽飞鸟·2022-12-28 03:57

Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer论文简述

结构如图所示：mobilenett以图像为输入堆叠mobileblock(或invertedbottleneck)

RANKING666·2022-12-27 17:53

YOLOv5白皮书-第Y4周：common.py文件解读

目录一、课题背景和开发环境开发环境二、代码解析0.导入需要的包和基本配置1.基本组件1.1autopad1.2Conv1.3Focus1.4Bottleneck1.5BottleneckCSP1.6C31.7SPP1.8Concat1.9Contract

Oaix Nay·2022-12-27 14:58

Focal-UNet

目录摘要方法编码器Bottleneck解码器总结摘要由于在Transformer中的Patch划分操作，在分割预测结果中仍然存在着严重的块状和裁剪边缘问题。

不想敲代码的小杨·2022-12-26 10:36

X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION总结

目录1.摘要2.前言3.说话人识别系统SPEAKERRECOGNITIONSYSTEMS3.1Acoustici-vector3.2Phoneticbottlenecki-vector3.3x-vector4

午夜零时·2022-12-25 18:54

[翻译+笔记]变分自编码器：从AutoEncoder到Beta-VAE

与GAN的那篇笔记相同,做一下笔记.并不是全文翻译,只翻译一部分.原文地址:fromAutoEncodertoBeta-VAE0.前言自编码器是用来重构高维数据的，它利用一个有bottleneck层的神经网络

wjpwjpwjp0831·2022-12-25 17:23

第七周作业：注意力机制学习的part2

【BMVC2018】BAM:BottleneckAttentionModulePDF:1807.06514.pdf(arxiv.org)为使神经网络获得更强的表征能力，在文中作者提出了一种可以整合进任何前馈卷积神经网络的注意力模型

weixin_46075186·2022-12-25 16:11

BBR论文中文翻译

Congestion-BasedCongestionControl)译者：林佳烁邮件：[email protected]仓库：https://github.com/yue2388253/BBR-TranslationMeasureingbottleneckbandwidthandround-trippropagationtime

yue2388253·2022-12-25 11:49

【Classical Network】ResNet-50/101/152

与ResNet18和34不一样的是，50，101和152使用了bottleneck结构而不是basicblock。在bottleneck中，对channel进行了缩放。

__一条秋刀鱼·2022-12-24 08:08

深度学习之图像分类（十一）--MobileNetV2 网络结构

深度学习之图像分类（十一）MobileNetV2网络结构目录深度学习之图像分类（十一）MobileNetV2网络结构1.前言2.InvertedResiduals倒残差结构3.LinearBottlenecks4

木卯_THU·2022-12-23 10:14

resnet_unetpp

残差块有5种，resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152，resnet后跟的数字表示卷积层数，前两种残差块类型是basicblock，后三种是bottleneckblock

换个名字就很好·2022-12-22 17:18

＜＜视觉Transformer＞＞2021：Bottleneck Transformers for Visual Recognition

通过在ResNet的最后三个bottleneckblocks中使用全局自注意替换空间卷积，并且不做其他改变，我们的方法在实例分割和对

金克丝、·2022-12-22 16:58

深度学习之目标检测backone篇——ResNet网络（50,101,152）

关于ResNet的实现通用框架的实现importtorchfromtorchimportTensorimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassBottleneck

小陈phd·2022-12-22 15:48

谱图理论（spectrum theory）实操

2、在真实场景中可能不存在特征值为0的孤岛（因为每个人或多或少都会跟人有联系），但是当特征值很小的时候，也能反应出某种“孤岛”，或者称为，bottleneck，这种bottleneck显然是由第二小的特征值决定的

yftadyz·2022-12-21 18:35

YOLOv5：commons.yaml文件解读

common.py文件解读我的环境：●语言环境：Python3.8●数据集：coco128●深度学习环境：Pytorch目录基础包和配置：一.基本组件：1.1、autopad1.2、Conv1.3Focus1.4、Bottleneck1.5

ariesoary·2022-12-21 07:11

ResNeSt的代码阅读（pytorch版本）ResNeSt Split-Attention Networks

，ResNet、ResNeSt、split-attention和ablationsplit-attention模块也就是下面的图：上图对应论文中的：ResNet就是基本的resnet的编码：classBottleneck

佑林杉·2022-12-19 11:28

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet

V2创新点：1、InvertedResiduals倒残差结构；2、LinearBottlenecks；Q1：MobileNe

木槿qwer·2022-12-16 21:41

自己搭建Resnet50并在FashionMNIST训练-pytorch

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimporttorchsummaryclassBottleneck(nn.Module

ZzBoAYU·2022-12-16 17:52

【目标检测】|yolov5 yaml文件

depth_multiple:0.33#modeldepthmultiple控制模型的深度（BottleneckCSP个数）width_multiple:0.50#layerchannelmultiple

rrr2·2022-12-16 14:00

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