neck 第7页

yolox Neck-fpn源码解读

目录前言yolox网络结构yoloxNeck网络结构Neck组件Neck组件源码NeckFPN源码实现前言yoloxbackbone部分介绍yolox:https://github.com/Megvii-BaseDetection

Mr.Q·2022-12-05 21:31

目标检测: 一文读懂 YOLOX

代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.文章目录1为什么提出YOLOX2YOLOX网络架构3YOLOX实施细节3.1backbone3.2neck3.3Head3.3.1Decoupled

大林兄·2022-12-05 21:28

阿里达摩院开源DAMO-YOLO：兼顾速度与精度的新目标检测框架

具体包括：基于NAS搜索的新检测backbone结构，更深的neck结构，精简的head结构，以及引入蒸馏技术实

人工智能与算法学习·2022-12-04 11:59

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）

魔改YOLOv5/v7目标检测算法来啦~计算机视觉——致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐|主要包括Backbone、Neck、Head、普通注意力机制、自注意力机制Transformer、SwinTransformerv2

加勒比海带66·2022-12-04 09:56

(图像/视频/实时网络摄像头)动作位点预测（human-pose-estimation）手把手教程:Anaconda+Jupyter+Opencv

BODY_PARTS={"Nose":0,"Neck":1,"RShoulder":2,"RElbow":3

Kcopop·2022-12-03 11:59

paddle 44 用onnxruntime实现ppyoloe模型的部署（含python和c++版本），支持batchsize

1、修改ppyoloe_head.py目标检测模型由backbone、neck和

万里鹏程转瞬至·2022-12-03 02:39

【毕业设计】深度学习手势识别系统 - yolo python opencv 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

caxiou·2022-12-02 16:52

目标检测网络中的Backbone，Neck和Head - 以YOLOv4为例

目标检测网络中的Backbone，Neck和Head-以YOLOv4为例目标检测网络中常见到的三个概念：Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络；Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层

西界丶·2022-12-02 10:19

YOLOAir库使用（五）

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·2022-12-01 18:42

从yolov5谈 Backbone neck和head

从yolov5谈Backboneneck和headyolov5流程图resnet+fpnyolov5流程图PANet实现classYoloBody(nn.Module):def__init__(self,num_anchors,num_classes):super(YoloBody,self).__init__()#backboneself.backbone=darknet53(None)self

小涵涵·2022-12-01 15:37

YOLO v4算法详解

1、YOLOv4网络结构2、输入端3、Backbone网络4、Neck网络5、Head1、YOLOv4网络结构图1YOLOv4网络结构图由上图可知,YOLOv4主要由1输入端、backone、Neck以及

一顿能吃五大海碗啊啊啊·2022-12-01 04:34

Yolov5算法解读

yolov5主要分为输入端，backbone，Neck，和head(predict

elkluh·2022-11-30 10:12

改进YOLOv5系列：基于互补搜索技术和新颖架构设计组合MobileNetV3结构作为Backbone主干网络，打造不同的检测器

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·2022-11-29 20:37

【毕业设计】深度学习 python opencv 动物识别与检测

深度学习实现动物识别与检测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·2022-11-29 06:59

【MMDet Note】MMDetection中Neck之FPN代码理解与解读

以下是RetinaNet模型的Neck参数配置：neck=d

Prymce-Q·2022-11-28 15:13

从YOLOv5源码yolo.py详细介绍Yolov5的网络结构

init__函数2.parse_model函数三、classDetect(nn.Module)代码解析四、具体模块源码解析1BackBone1.1Focus1.2Conv1.3C3/C3_False2Neck2.1S

HollowKnightZ·2022-11-28 09:43

YOLOv5简析

相对于YOLOv4，分别从以下三个方面简析YOLOv5的改进：输入端：DataAugmentation、自适应锚框计算、自适应图片缩放Backbone：Focus结构，CSP结构Neck：FPN+P

折磨王·2022-11-28 00:18

YOLOV5

主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；Neck

郝源·2022-11-27 23:04

多目标跟踪(MOT/MTT)

目标检测1.概述1.1常用术语1.2数据集1.3网络组件1.4.1Backbone（骨干网络）1.4.2Neck1.4.3Head1.5移动端模型优化难点1.6轻量级检测模型发展史1.7应用分类及算法2

Arrow·2022-11-27 03:43

mmdetection目标检测模型最强优化

关于mmdetection框架，根据其config文件，可以将模型分为Backbone、Neck、Bbox_head几个模块。

Amber亮·2022-11-26 21:28

大数据毕设选题 - 深度学习动物识别与检测系统（ python opencv）

深度学习实现动物识别与检测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

caxiou·2022-11-26 16:23

大数据毕设选题 - 深度学习火焰识别检测系统（python YOLO）

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

caxiou·2022-11-26 16:40

目标检测pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

我的任务：目标检测，主干网络采用各类经典轻量化网络如mobilenet、shufflenet、ghostnet，neck部分采用修改后的yoloxneck，在训练前面几个epoch时会突然报如下错误：#

风语者和波波娃·2022-11-26 01:42

目标检测入坑指南4：GoogLeNet神经网络

文章目录一、引言二、网络结构1.Concatenation2.Inceptionv13.1×1卷积4.整体设计三、实例演示四、演变改进一、引言目标检测整体的框架是由backbone、neck

Convolution@·2022-11-25 13:18

YOLO V4 -- 学习笔记

--PULSE_YOLOV4主要创新·输入端创新：Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练·BackBone(CNN)主干网络：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock·Neck

DIAJEY·2022-11-25 06:14

以Deformable Detection Transformer为例实现mmdetection中backbone、neck、head的特征可视化

对mmdetection熟练使用后，接下来就要为论文等做准备了，同时如果自己的精度不够好，那么就需要可视化模型提取的特征以便做进一步的修改，以下内容包含mmd的完整可视化流程：步骤一：请确认你的模型是one-stageortwo-stage。请先在目录：mmd2.17\mmdet\models\detectors中查看你所训练的detectors是基于哪个基类来实现的，比如以新出的基于transf

@会飞的毛毛虫·2022-11-25 01:49

yolov5 +cuda10.2 +gpu环境搭建（详细版本）

主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；Neck

池子tt·2022-11-24 18:06

CenterPoint 源码流程解读（二）

2.1voxelize：体素化2.2点云voxel编码方式：PillarFeatureNet（PFN）2.3点云中间编码方式：PointPillarsScatter2.4backbone:SECOND三.Neck

Darchan·2022-11-24 02:03

yolov5源码解析(9)--输出

Backbone:NewCSP-Darknet53Neck:SPPF,NewCSP-PANHead:YOLOv3Head这三个输出层分别就是浅、中、深层啦，浅层特征图分辨率是80乘80，中层是

扫地僧1234·2022-11-23 17:45

『目标检测』YOLO V5(1)：学习笔记

三、Backbone四、Neck五、Head参考链接一、基本知识点积累

libo-coder·2022-11-23 11:01

【目标检测】yolo系列-yolo_v5学习笔记

172121380目录一、Yolov5四种网络模型二、yolo_v5改进点详解1输入端改进1）Mosaic数据增强2）自适应锚框计算3）自适应图片缩放2Backbone的改进点1）Focus结构2）CSP结构3Neck

超级无敌陈大佬的跟班·2022-11-23 11:59

Yolov7-pose 训练body+foot关键点

一、Yolov7介绍：yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head，与yolov5不同的是，将neck层与head层合称为head层，实际上的功能的一样的。

多财多亿,凭亿近人·2022-11-23 02:36

【mmdetection】

MMDetection1.3安装验证2.整体构建流程（一）[^2]2.1摘要2.2目标检测算法抽象流程2.3MMDetection整体构建流程和思想2.3.1训练核心组件2.3.1.1Backbone2.3.1.2Neck2.3.1.3Head2.3.1.4Enhance2.3.1.5BBoxAssigner2.3.1.6BBo

Howie_tzh·2022-11-22 23:26

深度学习笔记------现阶段的目标检测器结构解析（Neck[FPN,PANet,Bi-FPN],Head[rpn,yolo...]）

目录1.概述2.经典Neck的回顾2.1FPN(特征金字塔结构)2.2PANet2.2.1创建了自下而上的路径增强2.2.2AdaptiveFeaturePooling2.3Bi-FPN及FPN的演进ASFF

YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:32

YOLO_v6讲解

三：RepPANNeck四：EfficientDecoupledHead五：Anchor-free无锚范式六：SimOTA七：SIoU八：总结一：创新点YOLOv5/YOLOX使用的Backbone和Neck

江南綿雨·2022-11-22 16:56

目标检测算法的大体框架-------backbone、head、neck

在基于深度学习算法的目标检测算法其实大体上都是由三部分组成的，即backbone、head、neck。整个算法的设计流程基本都是：输入->backbone->neck->head->输出。

北京纯牛奶·2022-11-22 11:22

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

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

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

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

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

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

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.Neck4

豆干花生·2022-11-21 06:47

【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

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

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

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

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

【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

【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1Backbone2Neck3Detection

bryant_meng·2022-11-20 07:33

推荐频道

neck