Cornernet_Lite( CornerNet )模型结构最全面解读！

最新推荐文章于 2024-08-10 07:57:43 发布
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#神经网络 #深度学习 #pytorch #计算机视觉 #图像识别

本文详细解析了CornerNet模型的各个部分，包括完整组成结构、卷积和残差模组、预处理模块、主干网络（沙漏网络）以及低层模组。通过视觉图解深入解读其工作原理。

论文源码：https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite

这可能是全网最详细的CornerNet模型结构图解。话不多说，看图！

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一、CornerNet完整组成结构

CornerNet完整组成结构

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二、卷积模组、残差模组

卷积模组封装

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卷积模组结构

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残差模组封装

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残差模组结构

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三、预处理模块

预处理模块封装

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预处理模块结构

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四、主干网络

主干网络结构

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沙漏网络封装

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沙漏网络结构（沙漏形式）
（数据在不同网络层中的维度已在图中写出）

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low1模组结构

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low3模组结构

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沙漏网络结构（递归形式）
（数据在不同网络层中的维度已在图中写出）

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五、CornerNet完整组成结构（再放送）

CornerNet完整组成结构
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
Python-CornerNetLite基于关键点的实时且精度高的目标检测算法
08-10
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CornerNet-Lite，基于关键点的实时且精度高的目标检测算法
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04-22 8730
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CornerNet-Lite
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12-08 274
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CornerNet Lite
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01-03 147
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