backbone专题

汇总|目标检测中的数据增强、backbone、head、neck、损失函数

一、数据增强方式 random eraseCutOutMixUpCutMix色彩、对比度增强旋转、裁剪解决数据不均衡： Focal losshard negative example miningOHEMS-OHEMGHM（较大关注easy和正常hard样本，较少关注outliners）PISA 二、常用backbone VGGResNet（ResNet18，50，100）Re

backbone为复杂Javascript应用程序提供模型(models)、集合(collections)、视图(views)的结构

backbone 为复杂Javascript应用程序提供模型(models)、集合(collections)、视图(views)的结构

convolution backbone network——GCNet

GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond paper: https://arxiv.org/pdf/1904.11492.pdf github: https://github.com/xvjiarui/GCNet 单位：清华，香港科技大学，微软摘要：非局域网（NLNet）通过将查询特定的全局上

论文阅读U-KAN Makes Strong Backbone for MedicalImage Segmentation and Generation

作为一种非常有潜力的代替MLP的模型，KAN最终获得了学术界极大的关注。在我昨天的博客里，解读了最近的热门模型KAN：论文阅读KAN: Kolmogorov–Arnold Networks-CSDN博客 KAN的原文作者提到了很多不足。本文算是对其中两个现有不足的回应，也就是:1)KAN不仅只能用于特定结构和深度，2）KAN不仅能用于小规模AI+Science任务，还可以用于更大规模或更复杂

mmdetection使用未定义backbone训练

首先找到你需要用到的 backbone，一般有名的backbone 都会在github有相应的代码开源和预训练权重提供本文以mobilenetv3 + fastercnn 作为举例，在mmdetection中并未提供 mobilenetv3，提供的仅有 mobilenetv2；在github上找到 mobilenetv3 实现和权重，下载到本地；本文使用参考为：https://github.c

【YOLOv10改进[Backbone]】图像修复网络AirNet助力YOLOv10目标检测效果 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 全网首发

本文带来的是图像复原网络AirNet，它由基于对比度的退化编码器( CBDE )和退化引导的恢复网络( DGRN )两个模块组成。可以在一个网络中恢复各种退化图像。AirNet不受损坏类型和级别的先验限制，仅使用观察到的损坏图像进行推理。本文中将使用图像修复网络AirNet助力YOLOv10的目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式以及结构图。目录一 AirNet 二图像修复网络Ai

backbone主干网络的选取

backbone_name 通常用于指定深度学习模型的主干网络（backbone network）。主干网络是指在整个模型中承担主要特征提取任务的部分。不同的主干网络有不同的架构和特征提取能力，适用于不同的任务和数据集。针对戴着口罩和戴着3D眼睛提取人脸特征，没有一个特定的网络是绝对最佳的，而是取决于许多因素，包括数据集的大小、特征的复杂性、任务的要求以及计算资源的可用性。然而，有一些网络架构在

CV技术指南 | 中科院又一创举 SecViT | 多功能视觉 Backbone 网络，图像分类、目标检测、实例分割和语义分割都性能起飞！

本文来源公众号“CV技术指南”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：中科院又一创举 SecViT | 多功能视觉 Backbone 网络，图像分类、目标检测、实例分割和语义分割都性能起飞！前言视觉 Transformer （ViT）因其卓越的关系建模能力而受到关注。然而，其全局注意力机制的二次复杂度带来了相当大的计算负担。常见的解决方法是空间地分组 Token 以进行自注意力

YOLOV5 改进：替换backbone为EfficientNet

1、介绍本章将会把yolov5的主干网络替换成EfficientNet V2，这里直接粘贴代码详细的可以参考之前的内容：YOLOV5 改进：替换backbone（MobileNet为例）_yolov5主干网络更换为mobile-CSDN博客更多的backbone更换参考本专栏： YOLOV5 实战项目(训练、部署、改进等等)_听风吹等浪起的博客-CSDN博客更换的顺序如下：

番外篇 | YOLOv5更换主干网络之Conformer：首个CNN + Transformer的backbone模型

前言：Hello大家好，我是小哥谈。Transformer和CNN在处理视觉表征方面都有着各自的优势以及一些不可避免的问题。因此，国科大、鹏城实验室和华为研究人员首次将二者进行了融合并提出全新的Conformer模型，其可以在不显著增加计算量的前提下显著提升了基网表征能力。论文已被ICCV 2021接收。🌈 目录 🚀1.论文

【model.backbone_2d.blocks.apply(set_bn_eval) 这个设置的作用会是什么了】

def set_bn_to_eval(model): def _set_bn_to_eval(m): if isinstance(m, nn.BatchNorm2d) or isinstance(m, nn.BatchNorm1d): # 或者其他BN层类型 m.eval() logger.info(f"{m} is set to eval") model.apply(_set_bn_

为什么MVC不是一种设计模式？ ---比较Backbone和Ext4.x在MVC实现上的差异

为什么MVC不是一种设计模式？ ---比较Backbone和Ext4.x在MVC实现上的差异转载：http://damoqiongqiu.iteye.com/blog/1949256 大漠穷秋前言圣人云：不想做妈咪的小姐不是好码农。每一个码农的心中都有一个终极理想，那就是有一天不用再Coding。在成为

【YOLOv8改进[Backbone]】使用MobileNetV3助力YOLOv8网络结构轻量化并助力涨点

目录一 MobileNetV3 1 面向块搜索的平台感知NAS和NetAdapt 2 反向残差和线性瓶颈二使用MobileNetV3助力YOLOv8 1 整体修改 ① 添加MobileNetV3.py文件 ② 修改ultralytics/nn/tasks.py文件 ③ 修改ultralytics/utils/torch_utils.py文件 2 配置文件 3 训练其他

在基于点积自注意的新空间建模机制的推动下，视觉变形器的最新进展在各种任务中取得了巨大成功。在本文中，我们展示了视觉变形器背后的关键要素，即输入自适应、长距离和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效实现。我们提出了递归门控卷积（gnConv），通过门控卷积和递归设计实现高阶空间交互。gnConv可作为即插即用模块，用于改进各种视觉转换器和基于卷积的模型。在此基础上，我们构建了一个新的通用视觉骨干

单独使用YOLOV9的backbone网络

前言 YOLO系列的网络结构都是通过.yaml来进行配置的，当要单独想使用其中的backbone网络时，可以通过yaml配置文件来进行网络搭建。 backbone的yaml配置文件与网络结构 backbone:[[-1, 1, Silence, []], # conv<

YOLO算法改进Backbone系列之：PVT

摘要：尽管基于CNNs的backbone在多种视觉任务中取得重大进展，但本文提出了一个用于密集预测任务的、无CNN的的简单backbone——Pyramid Vision Transformer（PVT）。相比于ViT专门用于图像分类的设计，PVT将金字塔结构引入到transformer，使得可以进行下游各种密集预测任务，如检测、分割等。与现有技术相比，PVT有如下优点：（1）相比于ViT的低分辨

YoloV8改进策略：BackBone改进|ELA

文章目录摘要1、引言2、相关工作3、方法3.1、重新审视坐标注意力3.1.1、坐标注意力3.1.2、坐标注意力的不足 3.2、高效局部注意力3.3、多个ELA版本设置3.4、可视化3.5、实现 4、实验4.1、实验细节4.2、ImageNet上的图像分类4.3、目标检测4.4、语义分割 5、结论摘要 https://arxiv.org/pdf/2403.01123.pdf 注

【Week-Y3】修改yolov5s的backbone的第4层和第6层中C3的理论循环次数

修改backbone中C3的循环次数一、yolov5s.yaml文件解析二、训练三、总结 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 📕本次任务：将yolov5s网络模型中第4层的C32改为C31，第6层的C33修改为C32 📕提示：仅需修改./models/yolov5s.yaml文件与v5m、v5

YoloV5改进策略：BackBone改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力

摘要本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV5中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。（更新中。。。。）论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力

YOLO算法改进Backbone系列之：CoaT

在本文中，我们提出了co-scale conv-attention image transformer（CoaT），这是一种基于Transformer的图像分类器，配备了co-scale和conv-attention机制。首先，co-scale机制在各个尺度上保持Transformer编码器支路的完整性，同时允许在不同尺度上学习到的特征能相互有效通信；我们设计了一系列串行和并行块来实现co-sca

YOLO算法改进Backbone系列之：CAT

Transformer广泛应用于NLP后，在CV领域也引起了广泛关注，但是将单词token替换为图像的patch使得Transformer计算量大幅增加。本文提出一种新的注意力机制Cross Attention，不再计算全局注意力而是将注意力的计算局限在patch内部来捕获局部信息，在单通道特征图之间的patch应用attention来捕获全局信息。这两种操作都比标准Self-Attention所

YoloV8改进策略：BackBone改进|PKINet

摘要 PKINet是面向遥感旋转框的主干，网络包含了CAA、PKI等模块，给我们改进卷积结构的模型带来了很多启发。本文，使用PKINet替代YoloV8的主干网络，实现涨点。PKINet是我在作者的模型基础上，重新修改了底层的模块，方便大家轻松移植到YoloV8上。论文：《Poly Kernel Inception Network在遥感检测中的应用》 https://export.arxi

黄金时代 —— 深度学习 (BackBone)

文章目录网络结构 BackBoneLists：AlexNet 2012创新点参数计算 Network in Network 2014VGGNet 2014InceptionV1 (GoogleNet) 2014Inception模块GoogleNet使用多个卷积核的原因Inception为什么使用1x1卷积层为什么使用全局平局池化层为什么使用侧枝（辅助分类器）GoogleNet在哪些地方使

【目标检测】原始的 YOLOv1 网络结构（GoogLeNet 作为 backbone 的实现）

现在看网上的很多 YOLOv1 的代码实现，基本都是使用新的 backbone，例如 ResNet 或者 VGG 来实现的，因为这些后面的通用的 backbone 可能比较方便的获得预训练模型，不需要从头开始训练。但是我就是想看一下，一开始 YOLOv1 网络结构是咋样的，所以就当做学习了，来还原一下最初的 YOLOv1 网络结构。比较常见的图有两张: 这张是原论文里面的图片，我后面根

YOLOv8独家改进：backbone改进 | TransXNet：聚合全局和局部信息的全新CNN-Transformer视觉主干| CVPR2024

💡💡💡本文独家改进：CVPR2024 TransXNet助力检测，代替YOLOv8 Backbone 改进结构图如下：收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！

YOLOv8独家改进：backbone改进 | 最新大卷积核CNN架构UniRepLKNet，ImageNet 88% | CVPR2024

💡💡💡本文独家改进：大核卷积一统多种模态！RepLK正统续作UniRepLKNet，代替YOLOv8 Backbone 改进结构图如下：收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合p