Backbone
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，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？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 ......
【项目】使用VGG16 ResNet50预训练模型为backbone进行FCN网络训练 完成分割任务
代码以及数据集后面会在我的ai studio主页公开 拿到这个题目的思路 1.VOC2007，VOC2012怎么统一到一起？ 参考：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 本地：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 ......
PyTorch学习记录(四)：常用网络Backbone
常用网络Backbone + ResNet + MobileNet + Transformer #### 参考链接 + torchvision/timm库 + https://pytorch.org/vision/main/models.html ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
来自ICCV2021 论文地址：[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址：https://link. ......
Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))
【深度学习】总目录 输入端：数据增强、锚框计算等。 backbone：进行特征提取。常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet 53，Swin Transformer等。（其中yolov5s采用CSPDarknet 53 ......
Backbone 在神经网络中意味着什么？
动动发财的小手，点个赞吧！ ## 1. 简介 神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。 一些神经网络架构有一百多个层和几个解决不同子问题的逻辑部分。其中一个部分是神经网络主干。 在本教程中，我们将描述什么 ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer：A Versatile Backbone for Dense Prediction Without Convolutions
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.11 > - ⏰最近更新时间：2023.6.11 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
CVPR'23｜CV任务新backbone！DependencyVit：用反向自注意力实现捕捉视觉依赖
前言 本文提出了DependencyViT，可以在没有任何标签的情况下诱导视觉依赖，既可用于自监督预训练范式，也可用于弱监督预训练范式。 本文转载自极市平台 作者 | Garfield 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专 ......
1ms 推理延时！MobileOne：移动端高效部署Backbone
前言 本文提出一种在移动设备上部署友好的神经网络模型 MobileOne。在 ImageNet 上达到 top-1 精度 75.9% 的情况下，在 iPhone12 上的推理时间低于 1 ms。并可以推广到多个任务：图像分类、对象检测和语义分割。 本文转载自极市平台 作者 | CV开发者都爱看的 仅 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
Backbone前端框架解读
作者: 京东零售 陈震 一、 什么是Backbone 在前端的发展道路中，前端框架元老之一jQuery对繁琐的DOM操作进行了封装，提供了链式调用、各类选择器，屏蔽了不同浏览器写法的差异性，但是前端开发过程中依然存在作用域污染、代码复用度低、冗余度高、数据和事件绑定烦琐等痛点。 5年后，Backbo ......
经典 backbone 总结
ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。 ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 ......