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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

论文（四）YOLOv4解读及一些思考

3.主干网络采用mish：4.Dropblock5.SPP模块（neck）6.FPN+PAN（neck）7.Prediction创新（1）CIOU_loss（2）DIOU_nms8.YoloV4相关代码

weixin_40227656·2023-02-25 21:06

YOLOX训练、测试、部署（python,C++）与改进

Yolox模型架构模型结构由backbonex、neck、head组成backbone:CSPDarknet53neck:PAFPNhead:DecoupledHead、AnchorFree、SimOTA1

Walker@Bruce Lee·2023-02-25 21:05

yolo_v4模型解析（head部分）

1.backbone部分2.neck部分3.head部分最关键的部分来了～～～ok，上代码，基本每一句都已经注释完毕：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchimportnumpyasnp

A1chemist·2023-02-25 07:58

自动驾驶：BEVDet

如下图：这个框架分为四部分：Image-view-Encoder（Backbone+neck）。ViewTransforme

HanZee·2023-02-20 07:22

论文解读: PP-YOLOE: An evolved version of YOLO

pdf发表时间：2022PP-YOLOE基于PP-YOLOv2改进实现，其中PP-YOLOv2的整体架构包含了具有可变形卷积的ResNet50-vd的主干，使用带有SPP层和DropBlock的PAN做neck

万里鹏程转瞬至·2023-02-07 12:32

From head to toe1(从头到脚)

1.head头（turnmybead转头）2.neck脖子（bendmyneck弯脖子）3.shoulder肩膀（raisemyshoulder耸肩膀）4.arm手臂（waremyarms摆胳膊）5.hand

酱醋茶七七·2023-02-05 16:09

超越YOLOv8 | YOLOv6 v3.0为迎兔年重磅升级

https://arxiv.org/pdf/2301.05586.pdfhttps://github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6v3.0的主要贡献简述如下：对检测器的Neck部件进行了翻新

AiCharm·2023-02-04 09:14

yolo5简介说明

对于一个目标检测算法而言，我们通常可以将其划分为4个通用的模块，具体包括：输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端，对应于上

Dimon涛·2023-02-03 23:09

改进YOLOv7系列：当YOLO遇见ACmix结构，自注意力和卷积集成，Self-Attention和Convolution的融合，性能高效涨点

本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制

芒果汁没有芒果·2023-02-03 07:40

PP-YOLOE详解

该检测器的设计机制包括：Anchorfree机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet

秋水墨色·2023-02-02 13:18

mobilenetv2-yolov3修改backbon的多尺度

原始mobilenetv2-yolov3的out_indices=[2,4,6]neck=dict(type='YOLOV3Neck',num_scales=3,in_channels=[320,96,32

未起飞的菜鸟·2023-02-01 14:36

light_openpose代码

微凉code·2023-02-01 13:18

yolov5代码及原理详解

yolov5代码及原理解析一、代码及原理解析1、输入端(1)letterbox(2)Mosaic增强(3)anchor1）关闭时2）开启时2、Backbone（1）Focus结构（2）CSP（3）SPP3、Neck4

Joe5678·2023-02-01 11:47

yolo结构介绍

有一些细节的差别比如Backbone部分Focus倍替换成6*6的Conv，bottleneckCSP替换为C3，Neck部分SPP被替换成SPPF等Releasev1.0·ultralytics/yolov5

坠金·2023-01-27 11:12

YOLOv5

YOLO系列（五）——YOLOv5文章目录YOLO系列（五）——YOLOv5前言一、Input（1）自适应锚框计算（2）自适应图片缩放二、Backbone（1）Focus（2）CSP1_X三、Neck（

Fred_27·2023-01-26 09:20

SiamBAN 前向推理的大致记录

目录1.backbone结构2.neck结构3.head结构4.模板输入z的变化（1）原始输入z（2）经过backbone后的特征（3）经过neck后的特征5.搜索区域x的变化（1）原始输入x（2）经过

匿名的魔术师·2023-01-25 12:40

mmclassification注意事项-修改、增加模块，测试时参数说明

测试时参数说明test.py3.修改、增加模块3.1配置文件D:\Code\mmclassification\configs\resnet\GWF_resnet18_8xb32_in1k.py中（1）neck

黛玛日孜·2023-01-22 18:04

比YOLOv8还要强的YOLOv6 v3.0

：https://arxiv.org/pdf/2301.05586.pdf开源地址：https://github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6v3.0的主要贡献简述如下：对检测器的Neck

鹏の博客·2023-01-20 02:41

YOLOv5 引入最新 BiFusion Neck | 附详细结构图

YOLO社区自前两次发布以来一直情绪高涨！随着中国农历新年2023兔年的到来，美团对YOLOv6进行了许多新的网络架构和训练方案改进。此版本标识为YOLOv6v3.0。对于性能，YOLOv6-N在COCO数据集上的AP为37.5%，通过NVIDIATeslaT4GPU测试的吞吐量为1187FPS。YOLOv6-S以484FPS的速度得到了超过45.0%的AP，超过了相同规模的其他主流检测器（YOL

迪菲赫尔曼·2023-01-19 12:06

RetinaNet解读网络理解

qq_1041357701·2023-01-19 10:58

何凯明新作ViTDET：目标检测领域，颠覆分层backbone理念

：https://arxiv.org/abs/2203.16527【开源代码】：Codewillbemadeavailable.目标检测任务受益于独立通用的backbone和专门为检测任务设计的模块（neck

pontoon·2023-01-18 20:39

DSAN代码:Deep Subdomain Adaptation Network forImage Classification

DSAN.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimportResNetimportlmmdclassDSAN(nn.Module):def__init__(self,num_classes=31,bottle_neck

学好迁移Learning·2023-01-17 17:43

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