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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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
Python-CornerNetLite基于关键点的实时且精度高的目标检测算法
08-10
CornerNet-Lite，基于关键点的实时且精度高的目标检测算法。CornerNet-Lite 在 FPS和mAP上都超过了YOLOv3。
CornerNet-Lite，基于关键点的实时且精度高的目标检测算法
李鑫玉的博客
04-22 8703
吊打YOLOv3！普林斯顿大学提出：CornerNet-Lite，基于关键点的实时且精度高的目标检测算法，已开源！ 本文要介绍一篇实时性好，准确率又高的论文：CornerNet-Lite。该论文是由普林斯顿大学的几位学者提出。截止2019年4月20日，CornerNet-Lite 应该是目标检测（Object Detection）中 FPS和 mAP trade-off 最佳算法。 ...
CornerNet-Lite
Yang的博客
12-08 257
项目信息 本地地址：/Users/yang/Documents/graduate/PycharmCode 服务器地址：10.1.12.10//2T/zyang/CornerNet-Lite-master 实验环境：CornerNet_Lite 代码地址：CornerNet-Lite 实验流程 环境搭建 1、创建虚拟环境，并激活 conda create --name CornerNet_Lite --file conda_packagelist.txt --channel pytorch source ac
CornerNet Lite
weixin_41641830的博客
01-03 133
CornerNet-Saccade single type and multi-object 减少处理的像素的个数来提高inference的效率 通过attention map找到合适大小的前景区域，然后crop出来作为下一阶段的精检图片 CornerNet-Saccade 预测3张attention maps, 分别用于小尺寸(the longer side of its bounding box is less than 32 pixels)、中尺寸(between 32 and 96 pixe
CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection 论文学习
calvinpaean的博客
04-29 1179
CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object DetectionAbstract1. IntroductionSignificance and NoveltyContributions2. Related WorkSaccades in Object DetectionEfficient Object DetectorsEfficient Netw...
CornerNet_Saccade_500000.pkl.txt
04-09
CornerNet-Lite: Training, Evaluation and Testing Code预训练模型 CornerNet_Saccade_500000.pkl 文件附百度云下载地址 Software Requirement Python 3.7 PyTorch 1.0.0 CUDA 10 GCC 4.9.2 or above
efficientnet_lite0_fp32_2.tflite
01-19
efficientnet_lite0_fp32_2.tflite
rock带你读CornerNet-lite系列源码（一）
Rock的博客
12-05 1788
文章目录前言项目架构训练configs参数解析：core 文件：models 核心解读：数据流 training： 前言 CornerNet-lite系列模型分Cornernet，Cornernet-Saccade，Cornernet-Squeese三个网络，后2个网络是Cornernet的改进版本，虽然说现在Anchor-free系列的FCOS、centerNet网络性能优于Cornernet，...
No_Description_CornerNet-Lite.zip
最新发布
08-24
No_Description_CornerNet-Lite
CornerNet-Lite.pdf
03-31
通过采用注意机制和新的紧凑型骨干网络结构，CornerNet-Lite不仅提高了处理效率，还能够在不牺牲准确性的前提下实现这一目标。这对于需要实时处理的大规模应用而言尤为重要，同时也为未来的高效目标检测算法提供了新...
Anchor-free目标检测系列2-CornerNet-Lite解读
Sesen的木屋
08-06 1292
​​​​​​CornerNet-lite（左上角点+右下角点） CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection （2019.4.19） 论文与Cornernet论文作者相同，都是由普林斯顿大学的几位学者提出。截止2019年4月份，CornerNet-Lite 应该是目标检测（Object Detectio...
CornerNet-Lite论文笔记
qq_38109843的博客
06-05 1831
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf 代码链接：https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite CornerNet 关于CornerNet论文解读在这里：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38109843/article/details/89526785 CornerNet主要思路是基于关键...
CornerNet-Lite算法笔记
weixin_30748995的博客
05-15 359
论文名称：CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.08900 代码链接：https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 简介 该论文与Cornernet论文作者相同，都是由普林斯顿大学的...
CornerNet-Lite：CornerNet粗暴优化，加速6倍还提点了 | BMVC 2020
晓飞的算法工程笔记
06-29 292
论文对CornerNet进行了性能优化，提出了CornerNet-Saccade和CornerNet-Squeeze两个优化的CornerNet变种，优化的手段具有很高的针对性和局限性，不过依然有很多可以学习的地方   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CornerNet-Lite: Efficient Keypoint-BasedObject Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.08900 论文代码：https://github.com/pr.
CornerNet-Lite（COCO，Object Detection）
phy12321的博客
09-07 651
CornerNet-Lite（COCO，Object Detection） Abstract 基于关键点的检测方法比一阶段模型进度更高，但是付出了时间代价。 本文提出实时的cornerNet模型，cornerNet-Lite 模型，包含两个cornerNet的变种： CornerNet-Saccade（相比cornernet速度提升6x,(速度仍然不够实时),AP 提升1.0%）离线检测 Co...
目标检测之CornerNet-Lite
年轻即出发，
08-29 1752
论文: CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection Github：https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite CornerNet作为无anchor检测框架的典范，CornerNet-Lite依然是普林斯顿的几位哥们的续集。 论文主要改进CornerNet推理速度慢的...
CornerNet-Lite测试
jacke121的专栏
07-10 2854
CornerNet-Lite py-tools编译： 报错：error C1021: 无效的预处理器命令“warning”，解决方式： https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/95328433 测试： CornerNet_Squeeze 输入尺寸： 511 767 1070上需要70多ms，回归的框特别准，很稳定...
CornerNet-Lite论文笔记与代码复现
浅浅记录一下吧。
06-15 1377
CornerNet-Lite论文阅读与代码复现 （一）Title （二）背景知识：Conernet 1、Idea 当今的目标检测算法大多都是基于深度学习模型的，大致可以分为两大门派，一个叫做One-Stage系列，另一个叫做Two-Stage系列。Two-Stage系列顾名思义就是两步走：是先由算法生成一系列作为样本的候选框（Region Proposal），再通过卷积神经网络对候选框进行分类回归，典型代表有R-CNN系列；而One-Stage系列则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处
CornerNet-Lite：轻量级目标检测新纪元
gitblog_00536的博客
08-10 293
CornerNet-Lite：轻量级目标检测新纪元 项目介绍 CornerNet-Lite 是由普林斯顿视觉实验室开发的一个高效的目标检测框架，它在保持高精度的同时，显著提升了运行速度，专为资源受限的环境设计。该框架是著名 CornerNet 的一个优化版，通过一系列精妙的算法改进，如轻量级特征提取器、更高效的键点预测策略，实现了在移动设备上的快速部署，从而在边缘计算场景中大放异彩。 项目快速启动...
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