视觉常用Backbone大全

原创 已于 2024-11-19 13:01:51 修改 · 217 阅读 · 0 ·
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#人工智能

于 2024-11-16 10:08:24 首次发布
简要介绍 | Backbone与Baseline的区别
NLOS的博客
06-20 2398
未来，我们有望看到更多高效且强大的神经网络主干结构，以及更具代表性的基线模型，以推动深度学习和计算机视觉领域的持续发展。在计算机视觉任务中，基线模型通常是一个较简单的神经网络，它可以在输入数据上实现一定的性能。基线模型的性能可以作为评估其他模型的参考标准：如果一个模型的性能明显优于基线模型，那么这个模型可能具有实际应用价值；例如，在物体检测任务中，研究人员可能会使用一个简单的滑动窗口方法作为基线模型，以评估其他更复杂的检测方法的性能。此外，随着技术的发展，基线模型需要不断更新，以保持与最新技术的同步。
目标检测常用backbone、数据集
qq_38878964的博客
09-20 631
目标检测常用backbone、数据集
各种常用backbone，分类网络（Transformer类，ViT）
weixin_43112053的博客
11-02 2233
transformer类的骨干网
各种常用backbone，分类网络（CNN类和Transforme类）
weixin_43112053的博客
10-21 1941
各种backone，分类网络。CNN和transform对比
deeplearning中常用backbone
whitesilence的博客
08-21 599
Alexnet Vgg Resnet Resnext Densenet Inceptionnet Googlenet Mobilenet Shufflenet Vovnet vovnet_v1(2019): 论文 vovnet_v2(2020): 论文 代码https://github.com/youngwanLEE/vovnet-detectron2 vovnet是在Densenet的基础上改进来的。Densenet通过密集连接将不同感受域的中间特征聚合在一起，因此在目标检测任务中表现出良好的性能。尽管D
深度学习基础理论————CV中常用Backbone(Resnet/Unet/Vit系列/多模态系列等)以及代码
weixin_55010563的博客
01-25 323
对比很容易发现，如果某一层出现梯度值很大/小问题，那么就会导致这个效果被不断的扩大，但是残差连接就可以较好的避免这个问题，从另外一种角度而言，对于第\(l+1\)层的输入不仅仅只考虑\(l\)层的信息，还要去结合输入\(l\)层的信息\(x\)（就好比：传递口号，在A这里错了，后面（B，C）可能就都是错了，但是A传递正确给B，B如果传递错误给C但是C还要听一下A怎么给B讲的，这样就可以很好的保证后面口令都不错误）在这一过程中模型可以调整\(s^2\)个shuffle通道权重不断优化生成的结果。
深度学习和计算机视觉中的backbone
weixin_45596561的博客
06-01 2445
在深度学习和计算机视觉中，“backbone” 是指深度神经网络的主要部分，通常用于特征提取。骨干网络通过卷积操作提取图像中的低级和高级特征，为后续的特定任务（如分类、检测、分割等）提供丰富的信息。这些骨干网络一般是预训练的，即在大型数据集（如ImageNet）上进行训练，以便在各种下游任务中实现良好的性能。
基于bootstrap样式和backbone的常用UI封装
01-25
通过这种方式，我们可以将Bootstrap的视觉设计与Backbone的结构化编程相结合，实现功能丰富且易于维护的前端组件。不过，要注意的是，虽然Backbone Bootstrap项目可能是学习和实践这种结合的好方法，但本描述中提到...
单目深度估计 backbone
最新发布
07-07
常用的损失函数包括深度损失、梯度损失以及平滑损失等，这些损失可以帮助模型更好地捕获图像的结构信息。 在实际应用中，单目深度估计面临的挑战包括处理遮挡、反射、透明物体等问题。由于这些视觉现象会误导模型的...
视觉常用Backbone大全：ResNet
CITY_OF_MO_GY的博客
11-15 1492
视觉Backbone网络之ResNet
深度学习基础理论————CV中常用Backbone(Resnet/Unet/Vit系列/多模态系列等)以及代码...
weixin_42236063的博客
01-25 128
主要介绍在CV中常用的Backbone原理简易代码（代码以及原理经常更新），参考论文中的表格，对不同的任务所使用的backbone如下: 针对上面内容分为两块内容：1、基于卷积神经网络的CV Backbone：1.Resnet系列;2.Unet系列等；2、基于Transformer的 CV Backbone：1.Vit系列等；3、在多模态中常用的backbone如：SAM/Clip等 FRO...
深度学习常用的backbone有哪些
a486259的博客
09-28 1万+
深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNet。
深度学习框架-Backbone汇总
热门推荐
David's Tweet
01-17 5万+
Backbone—— Neck —— Head 1.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？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。这些网络经常使用的是resnet VGG等，而不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络。让网络的这两个部分同时进...
Backbone入门基础 - 集合
Joyce的前端日常
09-07 1587
集合基本用法、事件以及与服务器交互
深度学习backbone、neck、head等术语解释
zyb的博客
10-29 9874
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：瓶颈，通常指网络输入输出数据维度不同，通常输出维度比输入维度小很多 GAP：Global Average Pool全局平均池化，将某个通道的特征取平均值 Warm up：小的学习率先训练几个epoch，这是因为网络的参数是随机初始化的，一开始就采用较大的学习率容易数值不稳定 参考链接
深度学习中常用backbone总结
weixin_43080939的博客
07-04 520
深度学习常见的backbone结构、特点汇总
【Backbone】TransNeXt:最新ViT模型（原理+常用神经网络汇总）
qq_45752541的博客
12-05 8475
基于生物模仿视杆细胞视觉设计的Token混合器聚合注意力和一种具有门控通道注意力的通道混合器卷积GLU。作者将它们结合起来，提出一种强大的高度鲁棒的视觉模型TransNeXt，它在各种视觉任务如分类、检测和分割等方面都实现了最先进的性能。TransNeXt在多尺度推理的出色性能突显了它在解决深度衰减问题方面优于大型核策略的优势。此外，作者还提供了一个CUDA实现，在训练中实现了高达103.4%的加速，在推理中实现了60.5%的加速。
backbone是什么？
AndrewPerfect的博客
07-02 2762
在深度学习中，特别是计算机视觉领域，。它通常是卷积神经网络（CNN），其任务是从输入图像中提取高层次特征，这些特征然后被用于各种任务，如目标检测、图像分割、分类等。
使用可视化方法选择最佳的计算机视觉Backbone网络
QvisCs的博客
09-22 141
除了可视化单个层的激活图之外，我们还可以使用更高级的可视化技术，如Grad-CAM（梯度加权类激活图）或类激活映射（Class Activation Mapping），来可视化网络对不同类别的敏感性。可视化方法通过将输入图像传递到Backbone网络，并可视化不同层的激活图或特征图，以帮助我们分析网络的特征提取能力。通过可视化不同层的激活图，我们可以观察到网络对不同特征的响应程度。如果您对特定任务和网络的选择有更深入的研究需求，我们建议您参考相关的研究论文和文献，以获得更全面和详细的信息。
在计算机视觉任务中的backbone是什么意思
05-17
在计算机视觉任务中，backbone通常指的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的主体架构。它是由若干个卷积层、池化层和激活函数组成的深度神经网络，用于提取图像的特征。backbone通常是针对不同的...
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