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PVT：可用于密集任务backbone的金字塔视觉transformer

关于visiontransformer的研究呈井喷式爆发，从思路上分主要沿着两大个方向，一是提升ViT在图像分类的效果；二就是将ViT应用在其它图像任务中，比如分割和检测任务上，这里介绍的**PVT（PyramidVisionTransformer

我是小将·2022-10-28 05:36

[Transformer] PyramidTNT

：https://arxiv.org/pdf/2103.00112.pdf代码：https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/master/TNTPyramidTNT

Cherry_qy·2022-10-28 05:05

Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions论文以及代码解析

PyramidVisionTransformer1.Abstract2.Introduction3.Method3.1.OverallArchitecture3.2.TransformerEncoder3.3

从现在开始壹并超·2022-10-28 05:29

PVT(Pyramid Vision Transformer)算法整理

整体架构整个“金字塔”架构分为4个stage，每个stage内的基础结构是相似的，即：PatchEmbedding：目的在于将信息分块，降低单张图的图片大小，但会增加数据的深度TransformerEncoder：目的在于计算图片的attentionvalue，由于深度变大了，计算复杂度会变大，所以在这里作者使用了SpecialReduction来减小计算复杂度具体模块PatchEmbedding

和順·2022-10-28 05:28

论文：Pyramid Vision Transformer

PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions金字塔视觉Transformer:无卷积密集预测的通用主干

cztAI·2022-10-28 05:27

PVTv2来了！金字塔视觉Transformer重磅升级！三点改进，性能大幅提升

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AIWalkerPVTv2:ImprovedBaselineswithPyramidVisionTransformer论文

Amusi（CVer）·2022-10-28 05:56

Vision Transformer之Pyramid Vision Transformer

PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions文章目录PyramidVisionTransformer

有为少年·2022-10-28 05:26

【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于Pyramid Vision Transformer（PVT-v2）实现奥特曼识别 | 第58例

正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于PyramidVisionTran

雷神·2022-10-28 05:25

python识别图像中的物体_OpenCV+Python 指定物体识别

本文介绍一种基于HoG+Pyramids+SlidingWindows+SVM的物体识别方法基本流程（1）确定最小检测物体，对原图img缩放，缩放比例为（滑动窗大小／最小物体大小）。

weixin_39577908·2022-10-22 09:13

NVIDIA VPI架构解析

VPI架构解析文章目录VPI架构解析概述支持的平台算法算法负载无负载算法后端CPUCUDAPVAVICNVENCOFA流缓冲器Images图像视图锁图像格式外部存储器接口数组锁定外部存储器接口Pyramids

扫地的小何尚·2022-10-18 22:05

FPN（特征金字塔）结构笔记

文章目录1.特征金字塔结构2.FPN结构3.FPN+RPN结构4.性能指标论文：featurepyramidnetworksforobjectdetection，论文链接摘要：本文利用深度卷积网络固有的多尺度金字塔层次构造特征金字塔

Clichong·2022-10-12 22:25

FPN网络详解

1特征金字塔特征金字塔(FeaturePyramidNetworks，FPN)的基本思想是通过构造一系列不同尺度的图像或特征图进行模型训练和测试，目的是提升检测算法对于不同尺寸检测目标的鲁棒性。

樱花的浪漫·2022-10-12 22:38

目标检测之FPN网络详解

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达特征图金字塔网络FPN（FeaturePyramidNetworks）是2017年提出的一种网络，FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题

小白学视觉·2022-10-12 22:35

【目标检测论文泛读】-----FPN------(Feature Pyramid Networks for Object Detection)

文章目录R-CNN模型系列回顾FPN模型提出的背景前人做的工作各种金字塔模型作者提出的改进方法FPN模型：Bottom-upTop-downLateralConnectionFPN应用在FasterR-CNN上小总结R-CNN系列推演：R-CNN论文解读SSPnet论文解读FastR-CNN论文解读FasterR-CNN论文解读FPN论文解读MaskR-CNN论文解读每一篇都是前一篇或者前几篇的改

深度不学习！！·2022-10-12 22:32

FPN笔记

论文：FeaturePyramidNetworksforObjectDetectionMotivation许多图像识别的检测算法都考虑到不同尺寸图片（multi-scale）对算法的影响。

叫什么就是什么·2022-10-12 22:02

卷积神经网络——FPN(Feature Pyramid Networks)介绍

FPN(FeaturePyramidNetworks)：特征金字塔网络，是用来提取不同尺度特征图的，提供给后面的网络执行预测任务。为什么需要FPN呢？

helpburn·2022-10-12 22:58

FPN结构详解

FeaturePyramidNetworksFPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅度提升了小物体检测的性能。

STATEABC·2022-10-12 22:57

深度学习之目标检测（三）-- FPN结构详解

1.FPN——特征金字塔FPN原始论文为发表于2016CVPR的FeaturePyramidNetworksforObjectDetection。

木卯_THU·2022-10-12 22:57

8月31日目标检测学习笔记——Faster RCNN

文章目录前言一、Faster-RCNN1、原理2、步骤3、RoIPooling4、网络结构二、SPPNet（SpatialPyramidPooling）三、Fast-RCNN四、HyperNet五、RFCN

Ashen_0nee·2022-10-10 09:47

Feature Pyramid Networks for Object Detection论文理解

Abstract特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。在本文中，我们利用深层卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构来构造具有边界额外成本的特征金字塔。开发了一种具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。这种称为特征金字塔网络（FPN）的体系结构作为通用特征提取器，在一些应用中展

是七叔呀·2022-10-10 07:14

改进YOLOv7系列：首发结合最新Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔，通过COCO数据集验证强势涨点

芒果汁没有芒果·2022-10-10 07:08

学习汇报汇报

Weakly-SupervisedDefectDetectionusingGenerativeAdversarialNetwork（GAN的半监督方法进行缺陷检测）2、DualAttentionNetworkforSceneSegmentation（一种引入时间注意力机制和空间注意力机制的实例分割方法）3、PGA-Net:PyramidFeatureFusiona

ZZE15832206526·2022-10-07 13:02

[原创]YoloV3创新点总结

1、backbone使用darknet53，网络更深包括53层卷积，为避免梯度消失使用的resNetshortcut连接2、在预测阶段，借鉴了FPN(FeaturePyramidNetwork)使用3个尺度的特征

杨树_·2022-10-07 07:08

目标检测(七)：FPN----特征金字塔网络

FPN：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection这篇文章主要基于特征金字塔(FeaturePyramids)解决了目标检测系统中识别多尺度目标的不足。

犬冢紬希·2022-10-06 07:35

【经典论文阅读】Feature Pyramid Networks for Object Detection

文章目录1.Abstract2.Introduction3.RelatedWork4.FeaturePyramidNetworks‍（important）4.1Bottom-uppathway4.2Top-downpathwayandlateralconnections

三木今天学习了嘛·2022-10-04 15:15

Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks【论文笔记】

channelSiamesePseudo-siamese三、其他模型（Additionalmodels）DeepnetworkCentral-surroundtwo-streamnetworkSpatialpyramidpooling

杨BOSS响·2022-10-03 07:06

YOLOv4学习总结

YOLOv4改进优化部分学习总结YOLOv4一.整体模型结构二.检测效果三.重点部分详细介绍1.CSPDarknet53（1）优点（2）思路与结构2.SPP（SpatialPyramidPooling）

林丰1061706652·2022-09-30 07:05

基于空间金字塔网络的光流估计

OpticalFlowEstimationusingaSpatialPyramidNetwork我们学习通过结合经典的空间金字塔公式和深度学习来计算光流。

mytzs123·2022-09-22 07:47

目标检测算法SPP-Net详解

这一期的文章离不开上一期的R-CNN，因为SPP-Net是基于R-CNN进化而来的，建议先看上期R-CNN,上期链接如下：目标检测的里程碑R-CNN通俗详解SPP-Net全称SpatialPyramidPoolingNetworks

智能算法·2022-09-19 11:05

SPP-net 论文笔记

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognitionSPP-net论文链接:https://arxiv.org/abs

Tianchao龙虾·2022-09-19 11:04

目标检测——SPP-Net

SPPnet：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionNetworksforVisualRecognition（空间金字塔池化）一、前言1、R-CNN这个深度卷积神经网络需要输入固定尺寸的图像

一大块肉松·2022-09-19 11:05

【目标检测】R-CNN系列与SPP-Net总结

2.2pre-training2.3不同阶段正负样本的IOU阈值2.4关于fine-tuning2.5对文章的一些思考3.SPP-Net3.0论文链接3.1概述3.2一次性full-image卷积3.3SpatitalPyramidPooling3.4

急流勇进·2022-09-19 11:56

2、目标检测 SPP-Net（翻译+标注）

用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition摘要当前深度卷积神经网络

alex1801·2022-09-19 11:09

目标检测之SPP-Net

作者提出了spatialpyramidpooling（SPP）空间金字塔结构来适应任何大小的图片输入。

清风.伴酒.·2022-09-19 11:28

深度篇——目标检测史(三) 细说 SPP-Net 目标检测

返回主目录返回目标检测史目录上一章：深度篇——目标检测史(二)细说R-CNN目标检测下一章：深度篇——目标检测史(四)细说从FastR-CNN到FasterR-CNN目标检测论文地址：《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition

万道一·2022-09-19 11:00

目标检测--SPP-Net

论文文献：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition算法流程图1、SPP-Net解决的问题R-CNN存在的问题在用

ChrisLzg·2022-09-19 11:45

特征对齐的PCD模块解释

参考文章：**EDVR:VideoRestorationwithEnhancedDeformableConvolutionalNetworks**3.2.AlignmentwithPyramid,CascadingandDeformableConvolution

dadaHaHa1234·2022-09-17 07:22

语义分割 DeepLabv3--Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

一个是加入Multigrid，第二个是改进AtrousSpatialPyramidPooling，加入image-levelfeaturesencodingglob

O天涯海阁O·2022-09-15 13:44

【读点论文】deeplabv3 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation-ASPP

RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation多尺度速度的级联或并行卷积的模块来捕获多尺度上下文，为了解决多尺度目标分割的问题AtrousSpatialPyramidPoolingmodule

羞儿·2022-09-15 13:37

【语义分割】6、DeepLabV3：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

AtrousSpatialPyramidPoolingmodule作者开篇抛出了两个问题：目前的深度卷积网络虽然可以提取抽象的高层语义信息，但丢失了细节的空间信息故本文使用了atrousconvolution

呆呆的猫·2022-09-15 12:47

DeepLabV3(Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation)

目录1.DeepLabV3的提出2.四种不同类型的全卷积网络（1）图像金字塔（Imagepyramid）（2）Encoder-decoder（3）更深的空洞卷积（4）空间金字塔池化（SpatialPyramidPooling

Keep_Trying_Go·2022-09-15 12:35

深度学习：不到25行代码实现口罩识别（电脑端可直接运行）

pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple代码实现importcv2importpaddlehubashubmodule=hub.Module(name="pyramidbox_lite_mobile_mask

HanZee·2022-09-13 07:53

空间金字塔池化 -Spatial Pyramid Pooling(含源码)

目录参考：1、SpatialPyramidPooling解决的问题2、SpatialPyramidPooling实现原理3、SpatialPyramidPooling的代码实现参考：《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition

KPer_Yang·2022-08-30 07:28

HRNet论文笔记及代码详解

《DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforVisualRecognition》0.前置知识1）图像语义信息理解2）特征金字塔网络（FeaturePyramidNetworks

Iron_lyk·2022-08-25 15:06

SPP Net 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)原理

最近从头捋一下R-CNN系列的目标检测算法，在R-CNN首次将CNN与目标检测练习到一起之后，为了弥补它效率慢、不是端到端的神经网络、输入图片大小resize不准确等问题，各路神仙在后面陆续推出了SPPNet、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN等R-CNN系列的模型。在我将R-CNN弄清楚原理及流程之后就开始学习何凯明团队推出的SPPNet的网络模型。SPPNet的核心思想是空

LN烟雨缥缈·2022-08-16 12:59

SPP(spatial pyramid pooling) 空间金字塔池化

（1）SPP层能达到什么样的效果？由于全连接层对数据大小的输入是由要求的，比如要求是256*1才能输入到全连接层里面，那你288*1的特称图就不能输入到全连接层了。SPP层能达到的效果是：不管你的特征图是size多大的（随便来一个size大小都可以），只要输入到SPP层里面，出来的特征图都是固定的、特定的size，比如就是固定的256*1，不管你输入特征图是多少，从SPP层里出来，最后都是256*

Pr Young·2022-08-16 12:25

Pytorch之经典神经网络语义分割(3.2) —— ASPP 空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling )

ASPP是基于空洞卷积(Dilatd/AtrousConvolution)和SPP(空间金字塔池化)的。ASPP对所给定的输入以不同采样率的空洞卷积并行采样，相当于以多个比例捕捉图像的上下文。ASPP实际上是空间金字塔池的一个版本，其中的概念已经在SPPNet中描述。在ASPP中，在输入特征映射中应用不同速率的并行空洞卷积，并融合在一起。由于同一类的物体在图像中可能有不同的比例，ASPP有助于考虑

hxxjxw·2022-08-16 12:20

空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPP）原理和代码实现

上图是原文中给出的示意图，需要从下往上看:首先是输入层(inputimage),其大小可以是任意的进行卷积运算，到最后一个卷积层(图中是conv5)输出得到该层的特征映射(featuremaps)，其大小也是任意的下面进入SPP层我们先看最左边有16个蓝色小格子的图，它的意思是将从conv5得到的特征映射分成16份，另外16X256中的256表示的是channel，即SPP对每一层都分成16份(不

Viraha_·2022-08-16 12:48

空间金字塔池化改进 SPP / SPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC

文章目录1原理1.1SPP（SpatialPyramidPooling）1.2SPPF（SpatialPyramidPooling-Fast）1.3ASPP（AtrousSpatialPyramidPooling

迪菲赫尔曼·2022-08-16 12:47

Faster RCNN超详细入门 01-准备篇-背景 RCNN,SPPnet,Fast RCNN,RoI Pooling

文章目录FasterRCNN学习目标研究背景图像处理三大任务RCNNSPPnet（SpatialPyramidPooling）1.特征2.ResNet+SPPnet代码如下：3.改进RCNN：a.R-CNN

湘粤Ian·2022-08-16 07:35

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