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neck
深度学习backbone、
neck
、head等术语解释
backbone:主干网络,用来提取特征,常用Resnet、VGG等head:获取网络输出,利用提取特征做出预测
neck
:放在backbone和head之间,进一步提升特征的多样性及鲁棒性bottleneck
zyb-小波
·
2022-11-22 11:20
图像处理
深度学习
深度学习
人工智能
深度学习框架-Backbone汇总
Backbone——
Neck
——Head1.Backbone:翻译为骨干网络的意思,既然说是主干网络,就代表其是网络的一部分,那么是哪部分呢?
David-Chow
·
2022-11-22 11:16
pytorch
深度学习
深度学习
人工智能
cnn
YOLOV1至YOLOV4简介
Neck
:特征增强模块。Head:检测模块。主要分为一阶段目标检测和两阶段目标检测。mAP简介TP:IoU>0.5的检测框数量(同一个GroundTruth只计算一次)。
Ma lidong
·
2022-11-22 07:44
目标检测
计算机视觉
神经网络
人工智能
目标检测
Patch-Based 3D Unet for Head and
Neck
Tumor Segmentation with an Ensemble of Conventional and Dilate
Patch-Based3DUnetforHeadandNeckTumorSegmentationwithanEnsembleofConventionalandDilatedConvolutions总结:普通的3DUnet通过超参数(patchsize、loss、convolution)的调整,创建了五个模型(也就是使用不同超参数的五个3DUnet),将总体训练数据集划分为训练集(121个病例)和验
Never_Jiao
·
2022-11-21 16:23
头颈癌相关论文研读
论文研读
目标检测学习--yolo v4
先来论文tricks的截图:Backbones-
Neck
-Heads的tricks:Activations、bbox回归、数据增强、正则化、归一化、跨域连接的tricks:YOLOv4:1.目标检测器通用框架
胖虎记录学习
·
2022-11-21 11:16
目标检测网络
目标检测
学习
计算机视觉
Auto-Encoders、VAE及实战
特殊点:1.输入和输出的维度一样,保证可以重建;2.中间有个
neck
,可以升维也可以降维大部分是降维784
daoboker
·
2022-11-21 10:28
深度学习
yolox论文研读
DataAugmentation3.AnchorFree与OTA4.End2end5.多种可选配的网络基准模型:Yolov3_sppYolox-Darknet53三.OTA四.总结1.输入端2.Backbone3.
Neck
4
豆干花生
·
2022-11-21 06:47
深度学习
深度学习
python
机器学习
cv
计算机视觉
【deepstream部署Yolov6】
yolov6在Backbon、
Neck
、Head等方面都进行了改进,基于R
hello_dear_you
·
2022-11-20 15:22
#
deepstream
目标检测
Yolov6
Deepstream
TensorRT
yolov5(6.1)学习历险记
yolov5整体结构可以分成backbone(骨干网),
neck
(颈部),head(检测头)三个部分,其中在yolov5.yaml配置文件中
neck
和head写在了一个部分。
旺仔牛奶小饼干
·
2022-11-20 13:05
学习
深度学习
计算机视觉
YOLO v5算法详解
1、YOLOv5网络结构2、输入端3、Backone网络4、
Neck
网络5、Head网络1、YOLOv5网络结构图1YOLOv5网络结构图由上图可知,YOLOv5主要由输入端、Backone、
Neck
以及
普通网友
·
2022-11-20 11:39
面试
学习路线
阿里巴巴
算法
计算机视觉
深度学习
数据库
pycharm
mmdetection2.24.1修改backbone(使用mmcls和timm已有模型)
对更换backbone已经有了比较详细的介绍,特别是较新的版本已经支持mmcls库以及timm库中的现有分类网络,一般直接拿来修改使用即可,但这里最重要的一点就是需要保证修改后的backbone要和后面的
neck
落叶_小唱
·
2022-11-20 09:58
深度学习
深度学习
pytorch
python
YOLOV5学习笔记(六)——优化网络架构
1.1Focus1.2Conv模块1.3Bottleneck模块1.4C3模块跨尺度连接1.5SPP:空间金字塔池化1.6Concat2更改网络架构2.2小目标2.1轻量化1整体框架分析Backbone作用:特征提取
Neck
桦树无泪
·
2022-11-20 09:26
计算机视觉
学习
【项目问答】YOLOv5
介绍一下v5v5的原理可以分为四部分:输入端、backbone、
Neck
、输出端;输入端:针对小目标的检测,采用了m
Falodr,
·
2022-11-20 07:08
复试准备
#
项目
深度学习
计算机视觉
人工智能
【YOLOv5】
TensorRT部署落地应有尽有YOLOV5代码解析(更新中)——https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotationsyolov5特征图可视化文章目录1Backbone2
Neck
3Detection
bryant_meng
·
2022-11-20 07:33
CNN
深度学习
人工智能
机器学习
mmlab花朵分类结果展示(1)
花朵102分类结果展示测试DEMO效果测试评估模型效果修改网络参数1.mmcls模型位置2.修改
neck
3.修改损失函数4.增补图像增强修改配置文件参数数据增强流程可视化展示上一节给大家介绍了如何使用mmlab
有理想的打工人
·
2022-11-20 02:44
深度学习
深度学习
神经网络
Deeplabcut常见问题汇总
config.yaml文件中的skeleton中一个部位连接了两条线,这里是不能这样简写的,只能一条一条的写,像这样:skeleton:--nose-left_jaw--nose-right_jaw--
neck
-le
小响尾蛇
·
2022-11-19 14:56
深度学习
python
深度学习
YOLOv5-v6.0学习笔记
1.1Backbone1.1.1Conv模块1.1.2Focus模块1.1.3CSPDarkNet531.1.3.1CSPNet1.1.3.2Bottleneck模块1.1.3.3C3模块1.1.4SPPF模块1.2
Neck
1.2.1FPN1.2.2PANet1.3Head2
奔跑的chanchanchan
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2022-11-19 08:14
目标检测
深度学习
计算机视觉
目标检测
人工智能
神经网络
MMLAB学习-MMCLS项目-修改配置文件和可视化
在配置文件中我们也可以修改配置为自己想要的结果修改
neck
自己重写一个损失函数#仿照其他损失函数导入进来importtorchimporttorch.nnasnnfrom..builderimportLOSSESfrom.utilsimportweighted_loss
dzm1204
·
2022-11-19 07:24
#
MMLAB
学习
python
深度学习
YOLOv5网络详解
原视频链接YOLOv5网络详解_哔哩哔哩_bilibili网络结构网络结构:Backbone:NewCSP-Darknet53
Neck
:SPPF,NewCSP-PANHead:YOLOv3Head将Focus
Dragon_0010
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2022-11-19 03:25
深度学习
人工智能
YOLOv4网络详解
哔哩哔哩_bilibiliYOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection(目标检测得最佳速度和精度)网络结构:Backbone:CSPDarknet53
Neck
Dragon_0010
·
2022-11-19 03:55
人工智能
深度学习
yolov5激活函数和损失函数改进
目录漏斗激活(FReLU)box损失函数改为EIOU从输入端、主干特征提取网络(backbone)、特征融合网络(
neck
)、检测头等四个方面进行改进,从改进的方法包括添加注意力机制、损失函数改进、改变网络结构
AI小丸子
·
2022-11-16 07:44
目标检测算法大全
人工智能
行为识别 - Temporal Pyramid Network for Action Recognition
效果如何4.还存在什么问题0.前言相关资料:arxivgithub论文解读论文基本信息领域:行为识别作者单位:港中文&商汤发表时间:CVPR2020一句话介绍:在普通行为识别网络中添加一个类似于FPN的
neck
清欢守护者
·
2022-11-15 13:12
CV
改进YOLOv7系列:首发最新结合Global Context Modeling结构(附YOLOv5改进),目标检测高效涨点
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基于
芒果汁没有芒果
·
2022-11-13 10:14
目标检测YOLO改进指南
目标检测
深度学习
计算机视觉
改进YOLOv7系列:YOLOv7_最新MobileOne重参数化结构,苹果最新移动端高效Backbone主干网络模型,超轻量型架构
本博客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
·
2022-11-12 09:51
YOLOv7模型改进
目标检测YOLO改进指南
深度学习
计算机视觉
目标检测
目标检测
Neck
总结
特征金字塔 特征金字塔是目前用于目标检测、语义分割、行为识别等方面比较重要的一个部分,对于提高模型性能具有非常好的表现,因为视觉任务中存在不同尺寸的物体,而cnn特征提取层级化结构的特点,因此需要在不同level层检测不同尺寸大小的物体。特征金字塔具有在不同尺度下有不同分辨率的特点,不同大小的目标都可以在相应的尺度下拥有合适的特征表示,通过融合多尺度信息,在不同尺度下对不同大小的目标进行预测,从
liiiiiiiiiiiiike
·
2022-11-10 07:12
深度学习
深度学习
目标检测
计算机视觉
目标检测算法实现(八)——YOLOV5学习笔记
网络结构图+v5性能对比2.v5的改进和优势2.1输入端2.1.1Mosaic数据增强2.1.2自适应锚框计算2.1.3自适应图片缩放2.2Backbone2.2.1Focus结构2.2.2CSP结构2.3
Neck
2.4
是刺猬吖
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2022-11-08 19:54
YOLO算法
python
改进YOLOv5、YOLOv7系列:首发最新改进一种强大性能的全新架构(顶会2022), 该架构精度超越TPH-YOLOv5, 新范式高效涨点
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基于
芒果汁没有芒果
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2022-11-08 19:23
芒果改进YOLO进阶指南
深度学习
计算机视觉
人工智能
【目标检测】YOLOV5详解
上图即Yolov5的网络结构图,可以看出,还是分为输入端、Backbone、
Neck
、Prediction四个部分。(1)输入端:Mosa
Aliert
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2022-11-08 19:53
计算机视觉
目标检测
人工智能
深度学习
YOLOv5的
Neck
端设计
YOLOv5的
Neck
端设计在上一篇《YOLOv5的Backbone设计》中,我们从yolov5的backbone配置文件出发,细致讲解了backbone的网络架构及各模块的源码和结构,对骨架网络有了较为全面的初步认知
Marlowee
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2022-11-07 21:45
YOLOv5
深度学习
pytorch
计算机视觉
YOLOv5的head详解
YOLOv5的head详解在前两篇文章中我们对YOLO的backbone和
neck
进行了详尽的解读,如果有小伙伴没看这里贴一下传送门:YOLOv5的Backbone设计YOLOv5的
Neck
端设计在这篇文章中
Marlowee
·
2022-11-07 21:45
YOLOv5
人工智能
计算机视觉
目标检测
【毕业设计】交通车辆流量分析系统(目标检测与跟踪) - python opencv 深度学习
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4.4
Neck
网络4.5Head
Mr_DC_IT
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2022-11-04 09:47
毕业设计
大数据
深度学习
目标检测
python
交通车辆流量分析系统
目标检测与跟踪
改进YOLOv5系列:18.添加SOCA注意力机制
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
·
2022-10-31 07:37
YOLOv5模型改进
深度学习
计算机视觉
人工智能
改进YOLOv7系列:23.YOLOv7添加CBAM注意力机制
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
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2022-10-31 07:37
YOLOv7模型改进
深度学习
计算机视觉
目标检测
改进YOLOv7系列: 最新结合用于小目标的新CNN卷积构建块
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
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2022-10-31 07:03
YOLOv7模型改进
cnn
深度学习
计算机视觉
yolov5原理
目录1网络结构1.1整体网络结构参考1.2backboneC3结构1.3
Neck
1.3.1SPPF1.3.2带C3结构的FPN-PAN1.4Head1网络结构1.1整体网络结构参考yolov56.0版本参考
xd_MrCheng
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2022-10-30 07:22
2022-目标检测
yolo
目标检测
道路车流监测(2):目标检测模型解释
================Mosaic数据增强自适应锚框计算自适应图片缩放基准网络============================================Focus结构CSP结构
Neck
dp白
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2022-10-28 15:32
目标检测
计算机视觉
【目标检测】56、目标检测超详细介绍 | Anchor-free/Anchor-based/Backbone/
Neck
/Label-Assignment/NMS/数据增强
文章目录1、双阶段和单阶段目标检测器1.1双阶段目标检测器1.1.1R-CNN1.1.2SPP1.1.3FastR-CNN1.1.4FasterR-CNN1.2单阶段目标检测器1.2.1YOLO系列1.2.1.1YOLOv11.2.1.2YOLOv21.2.1.3YOLOv31.2.1.4YOLOv41.2.1.5Scaled-YOLOv41.2.1.6YOLOv51.2.1.7YOLOv61.2
呆呆的猫
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2022-10-28 07:15
目标检测
深度学习
目标检测
改进YOLOv5系列:16.添加SKAttention注意力机制
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
·
2022-10-26 12:20
YOLOv5模型改进
深度学习
计算机视觉
人工智能
改进YOLOv7系列:首发最新结合多种X-Transformer结构新增小目标检测层,让YOLO目标检测任务中的小目标无处遁形
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基于
芒果汁没有芒果
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2022-10-26 12:20
目标检测YOLO改进指南
目标检测
transformer
深度学习
改进YOLOv5系列:14.添加S2-MLPv2注意力机制
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
·
2022-10-26 12:19
YOLOv5模型改进
计算机视觉
深度学习
目标检测
改进YOLOv5系列:13.添加CrissCrossAttention注意力机制
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
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2022-10-26 12:49
YOLOv5模型改进
深度学习
计算机视觉
人工智能
改进YOLOv5系列:增加Swin-Transformer小目标检测头
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
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2022-10-26 12:48
YOLOv5模型改进
目标检测
transformer
深度学习
改进YOLOv7系列:结合Adaptively Spatial Feature Fusion自适应空间特征融合结构,提高特征尺度不变性
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基于
芒果汁没有芒果
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2022-10-24 08:53
目标检测YOLO改进指南
目标检测
深度学习
计算机视觉
最新|全新风格的YOLOv5和YOLOv7网络结构解析图
YOLOv7网络结构图文章目录YOLOv5网络结构图YOLOv7网络结构图YOLOv5网络配置YOLOv7网络配置YOLOv5网络结构图YOLOv5结构:Backbone:NewCSP-Darknet53
Neck
芒果汁没有芒果
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2022-10-24 08:20
YOLOv7模型改进
人工智能
计算机视觉
深度学习
【YOLOV4】FPN+PAN结构
yolo4的
neck
结构采用该模式,我们将
Neck
部分用立体图画出来,更直观的看下两部分之间是如何通过FPN结构融合的。
mjiansun
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2022-10-22 09:42
论文笔记
【MMDetection 源码解读之yolov3】
Neck
- FPN
目录前言一、FPN总结前言这部分接着前一篇文章【MMDetection源码解读yolov3】Backbone-Darknet53继续往后讲。搭建完了主干特征提取模块,接着就是搭建yolov3的特征融合模块,这部分yolov3使用的是FPN(特征金字塔)的这样一个Up-bottom的结构,能够在增加较少计算量的前提下融合低分辨率语义信息较强的特征图和高分辨率语义信息较弱但空间信息丰富的特征图。下面图
满船清梦压星河HK
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2022-10-22 09:09
#
MMDetection
目标检测
MMDetection
YOLOv3源码
Neck-FPN
改进YOLOv5 | Stand-Alone Self-Attention | 针对视觉任务的独立自注意力层 | 搭建纯注意力FPN+PAN结构
改进YOLOv5|Stand-AloneSelf-Attention|搭建纯注意力
Neck
结构论文地址:https://arxiv.org/abs/1906.05909卷积是现代计算机视觉系统的一个基本构建模块
迪菲赫尔曼
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2022-10-22 09:05
计算机视觉基础知识蓝皮书
改进YOLOv7系列:最新结合BoTNet Transformer结构,一种简单却功能强大的backbone,自注意力提高模型性能
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
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2022-10-20 23:39
YOLOv7模型改进
transformer
深度学习
人工智能
YOLO系列全面解析|YOLOv 1234567X模型全系列大解析(
Neck
篇)
近年来YOLO系列层出不穷,更新不断,已经到v7版本。不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏,YOLOv1-v7不同版本各有特色,在不同场景,不同上下游环境,不同资源支持的情况下,如何从容选择使用哪个版本,甚至使用哪个特定部分,都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分,逐一进行解析,并将每个部分带入业务侧,竞赛侧,研究侧进行延伸思考,探索更多
芒果汁没有芒果
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2022-10-20 23:38
YOLOv7模型改进
深度学习
目标检测
计算机视觉
改进YOLOv7系列:首发结合CotNet Transformer结构,指导动态注意力矩阵的学习,增强视觉表示能力。
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
·
2022-10-20 23:38
YOLOv7模型改进
transformer
计算机视觉
目标检测
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