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PP-YOLOE的译读笔记

本文在之前的PP-YOLOv2的基础上进行优化，使用了anchor-free范式、更加强大的主干、配备CSPRepResStage的neck设计、ET-head以及动态标签分配算法TAL。

songyuc·2022-12-29 15:57

将yolov4预测结果保存为json文件

只需运行pythontools/test.pyconfigs/involution/faster_rcnn_red50_neck_fpn_1x_coco.pywork_dirs/faster_rcnn_red50

天涯小才·2022-12-28 14:28

yolov4、yolov5学习笔记（up，霹雳吧）

YOLOV4一、网络结构1.Backbone：cspDarknet53CSPDarknet53采用cspdensenet结构，resblock依旧像yolov3一样2.Neck：SPP,PANspp多尺度融合

m0_59749051·2022-12-28 13:39

Yolov5 学习记录

（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算，自适应图像缩放主要是训练阶段的增强（2）Backbone：融合其他模型的思想Focus结构，CSP结构（3）Neck：FPN+PAN结构（4）Prediction

CV计算机视觉工程师·2022-12-28 13:08

论文阅读：(AAAI2020) 场景文本检测 DBNet + PaddleOCR源码对应

目录引言DBNet整体说明PaddleOCR中相对应的源码(以mv3_det为例)backbone部分neck部分head部分损失部分后处理部分总结引言DBNet算法属于自底向上检测算法，而自底向上检测算法主要是借鉴传统的文本检测思想

Liekkas Kono·2022-12-27 18:10

简记DBNet

KeyWords：dbnetBeijing,2022DBNet网络结构backbone：Resnet18neck：FPNhead：DBHeadfm经过各种卷积上采样4倍得到prob_mask利用bceloss

Mr.RottenPeach·2022-12-27 18:40

PaddleDetection-YOLOv3模型结构解析（一）

architecture/yolo.py在yaml的配置文件：/configs/_base_/models/yolov3_darknet53.yml'''YOLOv3:backbone:DarkNet#主干网络类名neck

无情铁铲·2022-12-27 14:00

MMDetection2（三）：自定义模型

目录前言一、添加一个新的backbone1、定义一个新的backbone（以MobileNet为例）2、导入新的module3、在配置文件中使用backbone二、添加一个新的necks1、定义一个neck

秋名山翻车的·2022-12-26 15:38

【mmdetection3d】——04自定义模型

颈部网络（neck）：位于bac

Kadima°·2022-12-25 03:49

【目标检测】只需一张图~YOLOv5原理懂了~

目录一、简介二、模型结构1.整体结构图2.Backbone（CSPDarknet）3.SPPF（SpatialPyramidPooling-Fast）4.Neck（FPN+PAN）5.Head三、anchor

小殊小殊·2022-12-23 08:03

从零开始使用yoloair（4）

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·2022-12-23 03:26

目标检测YOLO初学入门综述

文章目录本文是本人在学习YOLO大家族中的一点总结,新开坑持续更新中~一、目标检测算法简介二、YOLO系列中输入侧，Backbone，Neck，Head，Tricks的特点先上个YOLO论文代码大合集（

锴笑口常开·2022-12-22 18:00

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）

>>>深度学习Tricks，第一时间送达>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<

加勒比海带66·2022-12-21 16:15

【目标检测】YOLOv5能识别英雄和小兵？原理解析~

目录一、简介二、模型结构1.整体结构图2.Backbone（CSPDarknet）3.SPPF（SpatialPyramidPooling-Fast）4.Neck（FPN+PAN）5.Head三、anchor

小殊小殊·2022-12-21 13:03

MMDetection的学习笔记（V2.25.2）

学习资料A.MMDet组件整体介绍【博文】《轻松掌握MMDetection整体构建流程(一)》系统性地介绍了MMDet中的各种组件，例如：Backbone,Neck,Head和Enhance等等。

songyuc·2022-12-20 17:05

用 Keras/TensorFlow 2.8 创建 YOLOv4-CSP 模型

3.颈部neck。4.头部head。5.使用方法。6.TF2.8和环境配置。7.参考博客。8.下载地址。

杭州的平湖秋月·2022-12-18 20:20

YOLOv5网络结构模块（YOLOv5 5.0版本）

先是YOLOv5的整体网络结构引用了(1条消息)yolov5网络结构学习_「已注销」的博客-CSDN博客_yolov5结构博客中的图片YOLOv5的网络结构主要分为三个部分：Backbone，Neck，

陈xr·2022-12-17 16:15

YOLOv1-YOLOv7全系列解析汇总

导读目标检测Yolo算法是非常经典且应用广泛的算法，而在Yolo中，又分成了输入端、网络推理、输出层，每个部分都可以延伸出很多的优化方式，本文主要从Yolov1~v7各个版本的Backbone，Neck

迷人的秋·2022-12-17 07:28

实例分割模型 YOLACT 和 YOLACT++

BetterReal-timeInstanceSegmentation目录1.YOLACT1.1相关工作/模型比较1.1.1Mask-R-CNN1.1.2FCIS1.2YOLACT1.2.1模型整体解析1.2.2backbone和neck1.2.3Protonet

云从天上来·2022-12-16 15:03

DBNet实战：详解DBNet训练bug与理论解析（paddleOCR ）

paddleOCRlink：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR模型neck部分：错误：修改Eval配置DetResizeForTest:image_shape

cc_moe·2022-12-16 04:06

Rotated FCOS

，复习一下FCOShttps://arxiv.org/abs/1904.01355如标题所示，FCOS用于旋转框检测，那么直接上代码(基于mmrotate)网络大体结构：img->backbone->neck

光明-LFTG·2022-12-15 21:36

【论文阅读】【三维目标检测】AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detection

AFDetBackbone&Neck使用PointPillar的方式构建backbone，但

麒麒哈尔·2022-12-15 11:00

mmdetection-报错RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)

我在使用mmdetection修改neck.fpn的时候，遇到了以下报错：1、RuntimeError:Inputtype(torch.cuda.FloatTensor)andweighttype(torch.FloatTensor

刮杂·2022-12-14 22:05

自动驾驶之多任务方法调研

可驾驶区域分割和车道检测三个关键任务速度：TX2上23FPS；TAITANXP上41FPS.自测结果:灵活性:支持三种任务中任意任务的训练组合.Encoderbackbone:CSPDarknet(YoloV4)Neck

mathlxj·2022-12-14 13:23

#今日论文推荐# ICLR 2022 | 达摩院灵瞳实验室：目标检测网络结构新范式——GiraffeDet

我们提出了一个新的目标检测网络结构范式：GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck，使得网络更关注于高分辨率特征图中空间信

wwwsxn·2022-12-14 10:04

阿里提出首个轻骨干重Neck的轻量级目标检测器GiraffeDet...

”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨happy编辑丨极市平台本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收)，提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构，它采用了轻骨干、重Neck

Tom Hardy·2022-12-14 10:30

ICLR 2022 | 阿里提出目标检测新范式GiraffeDet：轻骨干、重Neck

CV重磅干货，第一时间送达转载自：极市平台|作者：happy导读本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收)，提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构，它采用了轻骨干、重Neck

Amusi（CVer）·2022-12-14 10:57

ICLR2022系列解读之三：一个新的目标检测网络结构范式GiraffeDet

我们提出了一个新的目标检测网络结构范式：GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck，使得网络更关注于高分辨率特征图中空间信息和低分辨率特征图中语义信息的信息交互。

AI Earth地球科学云平台·2022-12-14 10:51

基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（3）——yolo_head部分

继上篇《基于Tensorflow2的YOLOV4网络结构及代码解析（2）——NECK部分》博文后继续解析yoloV4的yolohead本篇博客主要介绍两个个方面：1.yolo解码2.门限筛选和非极大值抑制在进入

xiaoyang0307·2022-12-12 00:05

YOLOv7 Backbone| 原文源码详解

YOLOv7Backbone结构详解在之前的文章中，我们以YOLOv5为对象，详细解剖了一只麻雀的内部构造，包括anchor机制、backbone的结构、neck的结构和head的结构。

Marlowee·2022-12-11 20:54

【mmdetection系列】mmdetection之neck讲解

1.configs我们看下yolox的neck吧。https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/configs/yolox/y

聿默·2022-12-11 11:09

【mmdetection系列】mmdetection之训练框架讲解

会大致说一些模型训练过程中需要的一些模块，datasets、backbone、neck、head、loss等。会先将框架结构，再讲核心机制。

聿默·2022-12-11 11:05

解决mmdetection训练过程loss为nan的问题

我之前遇到多次loss为nan，一次是由于数据标注出现问题，换不同的模型参数均出现此问题，因此需要仔细检查数据格式；有一次是换了个neck的结构，loss变为nan，后面通过将学习率调为原来的1/10（

诸神黄昏的幸存者·2022-12-10 16:31

YOLOv4：目标检测的最佳速度和精度

YOLOv4：OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》发表时间及作者：2020CVPR目录1.YOLOv4介绍2.YOLOv4网络结构2.1Backbone改进2.2Neck

深度之眼·2022-12-10 15:26

Yolov5网络架构和组件

backbone主干网络设置:head头部网络设置:yolov5网络整体架构流程Focus操作相对于一些早期的检测网络，比如faster-Rcnn来说，网络的架构一般分为，图像输入模块，backbone主干网络，Neck

反正也没人看我的昵称·2022-12-10 07:40

我想去拉萨·2022-12-10 04:55

【目标检测】ObjectDetection结构组成理解

目标检测结构理解文章目录目标检测结构理解1.目标检测的核心组成1.1Backbone1.2Neck1.3Head1.4总结2.目标检测其他组成部分2.1Bottleneck2.2GAP2.3Embedding2.4Skip-connections2.5

Delv_Peter·2022-12-10 02:28

深度学习anchor、head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

YOLOv5的anchor设定0.anchor是从图片输入就开始调用的，一直带到最后的特征图上。1.backbone：是主干网络，是提取特征的网络，这些网络经常使用的是resnet18，Darknet53等，通常不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络。让

鼾声鼾语·2022-12-10 02:18

yolov5 结构知识点解析

结构图见3.1输入端：Mosaic数据增强，自适应锚框计算，自适应图片缩放Backbone：Focus+C3Neck：FPN+PANPrediction：GIOU_Loss下面分别详细解说：一，Mosaic

雪山飞狐·2022-12-10 00:23

yolov5模型原理及代码流程讲解（v6.1）

2.模型原理1)首先附上网络模型结构，如下图：（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）模型主要结构分为：Input、Backbone、Neck、Head_yolo;我们着重讲后三个

liuandy6612·2022-12-10 00:23

【YOLOX 论文+源码解读】YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

目录前言一、整体网络架构二、改进点1.1、解耦头1.2、AnchorFree1.3、SimOTA三、源码解析3.1、Backbone3.2、Neck3.3、head3.4、预测：decode_outputs3.5

满船清梦压星河HK·2022-12-08 10:05

深度学习中的backbone、head、neck等名词解释

backbone：翻译为主干网络，大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，供后面的网络使用。这些网络经常使用的是resnet、VGG等，而不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone

JoannaJuanCV·2022-12-08 01:34

详解目标检测之Neck选择

阅读大概需要10分钟Follow小博主，每天更新前沿干货作者丨曲終人不散丶@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/342011052编辑丨极市平台导读Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节

深度学习技术前沿·2022-12-08 01:03

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。NeckNeck用于对Backbone提取的特征图进行不同阶段的再处理。HeadHead负责通过Backbone提取的特征图预测目标的位置和类别。

sun_m_s·2022-12-08 01:00

目标检测中的BackBone,Neck,Head

目标检测中的BackBone,Neck,Head本博客只记录本人学习对目标检测的理解，如有不正确，烦请各位大佬指正。基于深度学习的目标检测算法有三个组件：Backbone,Neck及Head。

jenny_paofu·2022-12-08 01:59

Backbone、Neck 和 Head

目标检测网络的两个重要部分：Backbone和Detectionhead。一、BackboneBackbone在整个目标检测网络当中指的是特征提取网络，其作用是提取图片当中的特征信息。通常，为了实现从图像中检测目标的位置和类别，我们会先从图像中提取出些必要的特征信息，比如HOG特征，然后利用这些特征去实现定位和分类。常用的Backbone主要有提取能力强：VGG、ResNet（ResNet18，5

singing4you·2022-12-08 01:59

深度学习术语Neck，Head，Embedding，One&&Two stages Detector等等

1.backbone主干网络。这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，给后面的网络使用。这些网络经常使用的是ResNet，VGG等，这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络，让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的

WeissSama·2022-12-08 01:57

深度学习head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

1.backbone：是主干网络，是提取特征的网络，这些网络经常使用的是resnet18，Darknet53等，通常不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的能力了，在我们的训

AI界扛把子·2022-12-08 01:56

GiraffeDet：对目标检测中对Neck进行优化提升最终精度

ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式获取论文：关注并回复“GD”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G在传统的目标检测框架中，从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征，然后neck

计算机视觉研究院·2022-12-07 19:03

【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.48】构建新的轻量网络—Slim-neck by GSConv（2022CVPR）

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·2022-12-07 14:38

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