neck 第4页

YOLOv5改进系列（18）——更换Neck之AFPN（全新渐进特征金字塔|超越PAFPN|实测涨点）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制

路人贾'ω'·2023-08-04 22:45

深度学习（31）——DeformableDETR（2）

`neck`——Channelmapper3.`DeformableDETRHead`4.`DeformableDetrTransformer`5.`TransformerEncoder`6.

柚子味的羊·2023-08-03 17:34

计算机毕设深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 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

DanCheng-studio·2023-08-02 12:40

计算机毕设深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head

DanCheng-studio·2023-07-31 08:42

yolov4

（未改变）4、训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、LabelSmoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减5、激活函数：使用Mish激活函数网络结构Backbone:CSPDarknet53Neck

爱吃肉c·2023-07-30 13:13

[ADAS预研笔记]基于深度学习的自动驾驶视觉感知算法研究

摄像头感知基本原理摄像头感知的基本原理即从输入图像中获取特征，并将这些特征用于感知任务，其模型训练步骤可结合现代深度学习算法结构归纳如下：输入层输入backbone进行特征提取(neck进行特征的融合与增强

Zhu._.·2023-07-28 16:11

MMDetection3D简单学习

颈部网络（neck）：位于backbones和heads之间的组成模块，如FP

南徐炼丹大师·2023-07-23 21:45

DAMO-YOLO的Neck（ Efficient RepGFPN）详解

这个图是有点问题的，在GiraffeNeckV2代码中只有了5个FusionBlock（图中有6个）https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/damo/base_models/necks/giraffe_fpn_btn.py代码中只有5个CSPStage所以我自己画了一个总体图，在github上提了个issue，得到了原作者的肯定Ith

下饭程序员王刚·2023-07-21 11:39

YOLOv8网络解析

docs.ultralytics.com/YOLOv8网络解析**0前言****1网络结构****Backbone****YOLOv4的CSP模块****YOLOv5的C3模块****YOLOv8的C2f模块****Neck

咚咚锵咚咚锵·2023-07-19 06:54

PillarNext论文解读

改进方面：1.训练更长的时间+在检测头增加IOU预测score，这个iou分数预测不太清楚，不知道是不是iouloss2.扩大感受野，包括Neck部分使用FPN或者BiFPN.使用ASPP空洞卷积来增大感受野

CVplayer111·2023-07-18 00:36

YOLOV8模型训练+部署（实战）

其主要结构如下图所示：从图中可以看出，网络还是分为三个部分：主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head)三个部分。

AI小花猫·2023-07-14 14:13

改进YOLOv8 | 即插即用篇 | YOLOv8 应用Slim-neck，更好的neck设计范式 | 《Slim-neck by GSConv：自动驾驶车辆检测器架构的更好设计范式》

此外，我们提供了一种设计范式slim-neck，以实现更高的检测器计算成本效益。我们的方法在二

迪菲赫尔曼·2023-06-21 03:01

Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))

【深度学习】总目录输入端：数据增强、锚框计算等。backbone：进行特征提取。常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet53，SwinTransformer等。（其中yolov5s采用CSPDarknet53

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

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

英语学习：N开头

nationality国际nationwide全国性的native本土的natural自然的nature自然navy海军near近的nearby附近的nearly将近neat整洁的necessary必须的neck

only-lucky·2023-06-11 15:32

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

【CV】Yolov8：ultralytics目标检测、关键点检测、语义分割

和YOLOv5一样，基于缩放系数也提供了N/S/M/L/X尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求骨干网络和Neck部分可能参考了YOLOv7ELAN设计思想，将YOLOv5的C3结构换成了梯度流更丰富的

山顶夕景·2023-06-09 17:40

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

YOLOv5结合BiFPN，如何替换YOLOv5的Neck实现更强的检测能力？

1、什么是BiFPN2、BiFPN的优势二、为什么要用BiFPN替换YOLOv5的Neck？

哪吒·2023-06-08 22:39

提速YOLOv7：用MobileNetV3更换骨干网络加速目标检测

MobileNetV3的原理和特点2、MobileNetV3的结构二、YOLOv7的介绍1、YOLOv7的结构和流程2、YOLOv7的性能指标三、MobileNetV3替换YOLOv7的骨干网络1、替换骨干网络2、修改neck

哪吒·2023-06-08 14:04

【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

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

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

【论文精读】PP-YOLOE: An evolved version of YOLO

文章目录前言一、可扩展的Backbone和Neck二、更高效的标签分配策略TAL(TaskAlignmentLearning)三、更简洁有效的ET-Head(EfficientTask-alignedHead

.别拖至春天.·2023-04-17 16:53

YOLOv5知识总结

YOLOv5知识总结1、简介由输入端、Backbone、Neck、预测端组成，如图所示。

宁德杰出青年代表·2023-04-12 03:26

Yolov5一些知识

1.1Yolov5网络结构图eg:Yolov5s2.1Yolov3&Yolov4网络结构图2.1.1Yolov3网络结构图Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构，分为输入端、Backbone、Neck

galaxxxy·2023-04-12 03:54

(iTPN) Integrally Pre-Trained Transformer Pyramid Networks论文解读

2211.12735.pdf，代码地址：https://github.com/sunsmarterjie/iTPN本文的突出贡献为提出了将一起预训练(IntegrallyPre-Train)的backbone和neck

yooooo9·2023-04-10 09:49

【自监督论文阅读笔记】Integrally Pre-Trained Transformer Pyramid Networks （2022）

我们提倡联合预训练backbone和neck，使MIM和下游识别任务之间的迁移差距最小。我们做出了两项技术贡献。首先，我们通过在预训练阶段插入特征金字塔来统一重建和识别颈部。

YoooooL_·2023-04-10 09:50

python毕业设计深度学习火焰检测识别系统 - opencv

课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck

kooerr·2023-04-08 20:29

YOLOv5算法原理与网络结构

图1YOLOv5网络结构图YOLOv5s的网络结构如图1所示，该结构分为四个部分输入端、Backbone（主干网络）、Neck网络和Predi

babyai997·2023-04-08 19:12

Induction of ferroptotic cell death for overcoming cisplatin resistance of head and neck cancer

本文选自cancerletters，2016年，喜欢的可以自行下载阅读。看了标题，感觉和上一篇应该是一个套路。摘要：抑制与铁死亡、胱氨酸/谷氨酸反转运体和谷胱甘肽过氧化物酶相关的关键分子，可诱导化疗/放疗耐药癌细胞的根除。本研究调查了铁死亡是否能克服头颈癌对顺铂治疗的耐药性。使用了三种顺铂抗性HNC细胞系(AMC-HN3R、-HN4R和-HN9R)及其亲本细胞系。通过测量生存力、死亡、活性氧产生、

一个没有感情的文献阅读机·2023-04-08 05:30

SIGGRAPH 2022--岩鸽彩虹色羽毛渲染阅读笔记：Rendering Iridescent Rock Dove Neck Feathers

This is MX·2023-04-06 14:04

【目标检测】---- YOLOX 旷视2021

baseline主要做了以下改进：①.输入端的图像增强（Mosaic、Mixup、RandomHorizontalFlip、ColorJitter、多尺度训练）②.Backbone（Darknet53+SPP）③.Neck

aolaf·2023-04-05 22:34

YOLOv8原理解析：重新定义实时目标检测的速度和精度

1.2YOLOv5网络结构图2.YOLOv82.1YOLOv8概述2.2YOLOv8整体结构图2.3YOLOv8yaml文件与YOLOv5yaml文件对比2.3.1参数部分2.3.2主干部分2.3.3Neck

迪菲赫尔曼·2023-04-04 17:12

YOLOv7 更换Neck之 BiFPN

迪菲赫尔曼·2023-04-03 17:32

项目实践 | 基于YOLO-V5实现行人社交距离风险提示

比如输入端采用mosaic数据增强，Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式，Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构，输出端则采用CIOU_Loss

小白学视觉·2023-03-30 12:48

【面试复盘】Momenta视觉算法实习生一面

实习经历说了大概15分钟3.Yolov3、yolov4、yolov5的区别Yolov4相比yolov3的改进:(1)backbone使用了CSPdarknet53，yolov3是darknet53(2)neck

深度之眼·2023-03-29 15:50

day44_to be a pain in the neck

一.句子：beapainintheneck二.含义：表面意思是脖子疼，引申为令人讨厌的人或物三.对话：A:Oh,thistrafficissuchapainintheneck.B:Well,it'sfirdaynight.It'salwaysbad.A;Nexttime,Let'stakethesubwayorbus.B:Oh,butstandingonthebusissuchapaininthe

挺好94·2023-03-29 00:07

CTA4沙雕动画入门01（Cartoon Animator4） 2022.3.13

系统自带骨骼对应名称：胸部：torso脖子：Neck头：Head额头：Head_Nub腰肚脐Hip左肩：Larm左肘：LForearm左手腕：LHand左手：LHand_Nub左大腿根：LThigh左膝盖

我开心0536·2023-03-25 17:24

YOLOv5改进结构系列：结合最新ICLR2022顶会的即插即用的动态卷积ODConv，全维度动态卷积有效提升精度，打造高性能检测

该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、

芒果汁没有芒果·2023-03-22 07:31

YOLOv7改进RTMDet主干系列：最新模型｜首发结合最新CSPNeXt主干结构，高性能，低延时的单阶段目标检测器主干，通过COCO数据集验证高效涨点

该教程包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是原创首发改进内容降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程本篇文章基于YOLOv7

芒果汁没有芒果·2023-03-21 04:30

Arm Triangle + 被侧面压制后的反击

抬胳膊肘将对手的胳膊抬起，俯身用脑袋顶住对手三头肌的位置，如果对手把手放在脑袋上做防御姿势，抓住对手的手腕，送到neck-hug的手里抓住，把手放到对手的头顶，以

熊猫如是说·2023-03-21 02:41

基于Yolv5s的口罩检测

YO-LOv5的网络结构主要由四部分组成，分别是Input、Backbone、Neck、Head，其网络结构图如图所示。Yolov5网络结构图1.1Input端Inpu

爱玩电动的阿伟·2023-03-15 09:43

计算机视觉+人工智能面试笔试总结——目标检测/图像处理基础题

目录1.边界框含义2.backbone、neck、head含义3.精确率、召回率与F14.AP与mAP指标理解5.相机成像

fpga和matlab·2023-03-14 07:13

【目标检测】60、MMYOLO | 如何使用 MMYOLO 训练模型

1.3.2Anchor-based方法中anchor尺寸的优化1.3.3可视化数据处理二、MMYOLO的框架结构2.1以YOLOv5为例来说明MMYOLO的框架结构2.1.1Backbone2.1.2Neck2.1.3Head2.2YOLO

呆呆的猫·2023-03-13 07:37

【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（网络详解）

GlennJocher还在吃帽子吧，hh目录前言一、YOLOv5的网络结构二、输入端（1）Mosaic数据增强（2）自适应锚框计算（3）自适应图片缩放三、Backbone（1）Focus结构（2）CSP结构四、Neck

路人贾'ω'·2023-03-08 22:57

Yolov5（1）：Detect源码逐行解析

YOLOv5系列：解析索引一、Yolov5模型结构模型整体分为：1.BackBone2.Neck3.Head（在代

尼卡尼卡尼·2023-03-08 21:08

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