重载与重写

最新推荐文章于 2025-04-29 00:22:20 发布
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分类专栏： java基础 文章标签： 重载和重写
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版权
方法签名=方法名+参数列表；参数列表=参数类型+参数顺序+参数个数
重写：方法签名相同，返回值类型相同
重载：方法名相同，参数列表不同。
注：方法名相同，参数列表相同，返回值不同的函数出现在同一类的时候，编译器会提示重复的方法
RetinaNet论文详解和代码（ResNet，FPN）
weixin_44021967的博客
04-30 5883
文章目录1.参考资料 1.参考资料 目标检测算法 - RetinaNet：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67768433 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59910080 RetinaNet论文原文：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf RetinaNet论文最全解析！一文读懂！：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40400177/article/details/103449280 Retina
RetinaNet系列1：ResNet和FPN部分总结
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Bismarckczy的博客
12-19 1万+
在FPN 原文Feature Pyramid Networks for Object Detection中，使用了ResNet原文 Deep Residual Learning for Image Recognition中的resnet34层模型的 conv2到conv5，conv2到conv5的的维度分别是64，128，256，512。输入图片的size是224x224 。 我们先说FPN的目...
特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-29 984
特征金字塔网络（FPN）是计算机视觉领域的一个里程碑式工作，通过高效的多尺度特征融合，显著提升了目标检测和分割任务的性能。其核心在于自底向上路径、自顶向下路径和横向连接的协同工作，兼顾了高分辨率和强语义信息。FPN的通用性和高效性使其成为许多现代检测框架的标配模块。
目标检测总结：focal loss 和 RetinaNet
Tianlock的博客
02-19 1246
目标检测总结：focal loss 和 RetinaNetfocal lossRetina Net 　　之前总结过，目前常见的目标检测算法分one-stage和two-stage两种，one-stage以Yolo系列和SSD系列为代表，two-stage以Faster-RCNN系列为代表。两种类型的目标检测算法可谓各有所长，one-stage算法计算速度快，但其精度弱于two-stage算法，而t...
深度学习目标检测算法之RetinaNet算法
风间琉璃的博客
03-27 1万+
目标检测算法RetinaNet网络原理同时介绍了FPN特征金字塔和Focal Loss损失函数！
retinanet 部署_再谈RetinaNet
weixin_39844525的博客
12-21 226
我爱计算机视觉 标星，更快获取CVML新技术本文转载自知乎，经作者授权转载，请勿二次转载。https://zhuanlan.zhihu.com/p/68786098 Paper link:http://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2017/html/Lin_Focal_Loss_for_ICCV_2017_paper.htmlCode link:http...
FasterRCNN-pytorch:FasterRCNN在VGG，ResNet和FPN基础中实现
05-13
FasterRCNN在VGG，ResNet和FPN基础中实现。 参考： rbg的FasterRCNN代码： : 模型表现 在VOC2017上进行培训在VOC2017上进行测试 骨干 地图 VGG16 0.7061 ResNet101 0.754 训练模型 1.运行前，您需要： 光盘....
Python-在特征金字塔网络FPN的Pytorch实现
08-11
在本文中，我们将深入探讨FPN的原理、结构以及在PyTorch中的实现。 FPN的基本思想是利用高层特征的语义信息和低层特征的空间分辨率。传统的单层特征图无法很好地处理多种尺寸的目标，因为高层特征对细节的捕捉能力...
retinanet-pytorch:这是一个retinanet-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型
05-12
Retinanet：目标检测模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 600x600 - 81.56 所需环境 torch==1.2.0 文件下载 训练所...
pytorch-retinanet-master_RetinaNet_pytorch_pytorchcnn_python_源码
10-04
- 定义网络结构，包括backbone（如ResNet）、FPN和检测头。 - 实现Focal Loss函数。 - 编写训练循环，包括前向传播、损失计算、反向传播和优化。 - 进行验证和测试，评估模型性能。 **7. 性能优化与调参** 在实际...
基于（基于pytorch的resnet）的fpn
北落师门XY的博客
03-14 1428
FPN（feature pyramid networks）特征金字塔网络 说明：这部分代码及截图是从psenet中截取出来的 自底向上+自顶向下+横向连接 自底向上 上图左，用resnet提取多层特征 自顶向下 上图右，将高层特征图上采样后与低层特征图融合 横向连接 从上图左到上图右，需要将特征图经过卷积减少通道数 add与cat的区别 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42926076/article/details/100660188 class Re
用于对象检测的特征金字塔网络（FPN）的Pytorch实现-Python开发
05-25
fpn.pytorch用于对象检测的功能金字塔网络（FPN）的Pytorch实现简介此项目继承了我们的r-cnn更快的pytorch实现的属性。 因此，它还具有以下特征专长fpn.pytorch：用于对象检测的功能金字塔网络（FPN）的Pytorch实现。简介该项目继承了我们的更快r-cnn的pytorch实现的属性。 因此，它还具有以下独特功能：它是纯Pytorch代码。 我们将所有的numpy实现都转换为pytorch。 它支持trainig batchsize>1。我们修改了所有层，包括数据加载器，rpn，roi-pooling等，以便在每次迭代时使用多个图像进行训练。 支持多个GP
Pytorch实现ResNet+FPN
weixin_46474546的博客
10-26 1654
Reference SOURCE CODE FOR TORCHVISION.MODELS.RESNET （ResNet源码，Pytorch官方实现 ） SOURCE CODE FOR TORCHVISION.OPS.FEATURE_PYRAMID_NETWORK （FPN源码，Pytorch官方实现） torchvision.ops.FeaturePyramidNetwork() FPN+ResNet的Pytorch实现 ResNet理论基础与具体实现（详细教程） FPN（特征图金字塔网络）理论基础与具.
RetinaNet（基于resnet50和fpn）的tensorboard网络架构图
qq_24263553的博客
07-01 1832
采用网络的backbone部分，为了能运行tensorboard，所以必须要是完整的网络，所以结尾采用提取有效特征层P7（tensor类型），进行Flatten拉平，然后接了一层全连接，使用虚拟数据进行空跑，才能进入tensorboard。 Keras和TF是可以互通，使用tf.keras更加方便，中间可以嵌套tf，使用with tf.name_scope(‘stage5’): 可以将网络部分隐藏在name_scope下，更方便对主体网络进行观察 ...
基于【基于（基于pytorch的resnet）的fpn】的psenet
北落师门XY的博客
03-15 456
源码：https://github.com/whai362/PSENet 源码里pse有python和c++2种版本，以下以python说明 上图中绿色的F为H*W*7尺寸的特征图，7为kernals数量，一般为7，可做7层的渐近缩放，H*W为原图尺寸。 def pse(kernals, min_area): kernal_num = len(kernals) # 通道数量，做n层的渐近缩放 pred = np.zeros(kernals[0].shape, dtype.
目标检测系列—RetinaNet 详解
Azperk的博客
03-02 1916
是由 Facebook AI Research（FAIR）团队于 2017 年提出的目标检测算法。它的核心创新在于，通过对困难样本的加权处理，极大地解决了问题，使得 RetinaNet 在低频类别和难度较大的物体上表现出色。与传统的目标检测方法（如 Faster R-CNN 和 SSD）相比，RetinaNet 通过简化模型架构和使用，能够在实现高精度的同时，保持较高的检测速度。特别是在大规模数据集上的表现，RetinaNet 优于许多现有的检测框架，成为了目标检测领域的重要突破。
ResNet+ FPN网络结构
weixin_43937959的博客
01-14 9572
1.ResNet 论文地址：ResNet  ResNet在PyTorch的官方代码中共有5种不同深度的结构分别为18、34、50、101、152，和论文的完全一致。如下图所示，下图是论文的截图。  根据Block类型，可以将这五种ResNet分为两类:一种是基于BasicBlock；另一种基于Bottleneck。 1.1 Block前面的层  如下图所示，  上图红色框的层的具体结构如下图所示，这里只包含卷积层和pooling层，而BN层和ReLU层等均未画出。  输入输出用椭圆形表示，中间是输入输出
FCOS的整体网络结构 ResNet + FPN
allrubots的博客
05-30 2890
FCOS的整体网络架构，以及前向推理的举例
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