Backbone概览及参数# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
# [from, number, m
yolov5修改骨干网络–原网络说明yolov5修改骨干网络-使用pytorch自带的网络-以Mobilenet和efficientnet为例yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2为例yolov5l网络示意图：以yolov5s为例（模型都是在yolov5l上修改了depth_multiple和width_multiple，上面图形是画的yolov5l的，下面的
王老师开讲啦
王老师是中原动力人工智能骨干研发人员之一，技术深厚，今后会由王老师陆续带来人工智能方向技术干货，以飨读者。欢迎交流。 针对image_demo.py的解析
tf.keras.layers.Input 构建输入层 input_layer = tf.keras.layers.Input([input_size, input_siz
引言自从5月份第一期Mindspore两日集训营开始接触Mindspore以及通过第一期训练营拿到Modelarts昇腾平台公测资格，两个月来已经运行了Mindspore官方仓库中Modelzoo中的AlexNet、Resnet50、Lenet模型配合Cifar10数据集的代码运行。并且不断的调参观察不同参数下的运行结果的不同顺便也练一下调参能力。自从Mindspore0.3后发现Modelzoo
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2024-08-21 14:05:36
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看过我之前ResNet18和ResNet34搭建的朋友可能想着可不可以把搭建18和34层的方法直接用在50层以上的ResNet的搭建中，我也尝试过。但是ResNet50以上的网络搭建不像是18到34层只要简单修改卷积单元数目就可以完成，ResNet50以上的三种网络都是一个样子，只是层数不同，所以完全可以将34到50层作为一个搭建分水岭。 加上我初学PyTorch和深度神经网络，对于采用Basic
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2023-09-13 11:44:07
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文章目录：1 安装tensorflow-onnx环境和把tensorflow的pb模型转换为onnx模型1.1 安装tensorflow2onnx环境1.2 把tensorflow的pb模型转换为onnx模型1.2.1 把tensorflow的pb模型转换为onnx模型1.2.2 转可能报错1：OSError: SavedModel file does not exist at: checkpo
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构
原创
2024-06-21 17:44:50
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计算机网络的拓扑结构把网络抽象为链路和结点的集合。总线网络：网络中所有结点都连接在同一条总线中，可以双向传播。网络中不需要插入任何其他的连接设备，网络中任何一台计算机发送的信号都沿同一条共同的总线传播，而且能被其他所有结点接收。星状网络(集中控制式网络结构)：各个结点都由一个单独的通信线路连接到中心结点上。中心结点控制全网的通信，任何两台计算机之间的通信都要通过中心结点来转接。环状网络：网络中所有
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2024-04-26 15:01:31
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对于 YOLO V3，我们就不逐条逐条分析了，因为原文的作者也认为 V3 只是对他们一年工作的总结，不能称为一篇完整的论文。网络架构直接来看看网络架构吧 可以看得出来，V3 相较于 V2 的改进有很明显的两点：使用了残差模型加入了 FPN作者将 Darknet-19 改成了 Darknet-53，在 ImageNet 上的实验也表明了 Darknet-53 确实有很强的表现，对比 ResNet-
目录一、前言二、CAM1. CAM计算过程2. 代码实现3. 流程图三、SAM1. SAM计算过程2. 代码实现3. 流程图四、YOLOv5中添加CBAM模块参考文章一、前言（通过的卷积核与原特征图相乘，融合空间信息；通过不同通道的特征图加权求和，融合通道信息），论文提出的Convolutional Block Attention Module（CBAM）沿两个独立的维度（通道和空间）依次学习特征
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛
YOLOv3网络学习笔记v3是anchor based算法，预先在图片上生成很多先验框，然后通过神经网络去判断放的框内有没有我们想要的特征物体，如果有，就用神经网络对先验框的中心和长和宽进行调整，最终输出物体的长和宽。YOLOv3的网络有三个输出，对于输入为(3,416,416)的图片，通过这个网络之后会输出(75,13,13)，(75,26,26)，(75,52,52)，分别对应有13×13、
通过 yolov5修改骨干网络–原网络说明 我们知道：yolov5.yaml中存放的是我们模型构建参数，具体构建过程在yolo.py中的parse_model函数，通过循环遍历yolov5.yaml给的参数，去寻找网络名称，并将args的参数传入网络，下面先用pytorch自带的mobile网络进行修改并替换原有yolov5网络。网络都是分层次的，比如如果把某个网络模型Net按层次从外到内进行划分
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2024-09-25 15:02:10
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5默认采用NMS算法，主要是通过IoU来筛选出候选框。
ResNeSt: Split-Attention Networks? PDF Link ? Github Code Attention是个好东西。?Section 1 介绍分类网络结构是其他大多数任务的网络设计的基础。基于骨架网络，许多其他任务使用了如金字塔模块或者long-range连接，又或者是跨通道的特征图注意力机制来提升特定任务下的模型性能。这就引出了一个问题：能否可以创建一个全能的网络，
一、YOLOV5S网络结构 （参考：）（1）输入端处理①Mosaic数据增强 Yolov5和Yolov4一样，对于输入图片采用了Mosaic数据增强，也就是对图片进行处理后，再多张拼贴起来。起到了数据增强的作用。②自定义锚框 在Yolov3和Yolov4中，我们都需要提前设定Anchor的大小，以便于去适应不同大小的真实框。在Yolov3、Yolov4中，训练不同的数据集时，计算初始锚框的值是通过
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2024-06-11 19:08:21
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上图所示为PP-YOLO的主要结构，不同于YOLOv4，PP-YOLO没有大规模的去搜索对比backbone、fpn、数据增强trick等等，NAS也没有用上。PP-YOLO的主干网络仅仅使用了ResNet，数据增强也只是直接用了MixUp，这使得PP-YOLO在训练和推理是更加高效（如果将YOLOv4的trick都用一遍，那么效果一定。。。）。P
基于Ultralytics框架YOLO模型改进方案：由香港科技大学出品的FasterNet；通过本篇，您将了解FasterNet的基本原理，以及基于Ultralytics框架添加主干网络的基本方法。
文章目录一、Darknet二、代码实现 一、DarknetDarknet是最经典的一个深层网络，结合Resnet的特点在保证对特征进行超强表达的同时又避免了网络过深带来的梯度问题，主要有Darknet19和Darknet53，当然，如果你觉得这还不够深，在你条件允许的情况下你也可以延伸到99,199,999…Darknet53的网络结构如图1所示，其中蓝色方块×1，x2，x8分别表示该模块重复1
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2024-05-31 16:19:31
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这篇文章讲解的是使用Tensorflow实现残差网络resnet-50. 侧重点不在于理论部分，而是在于代码实现部分。在github上面已经有其他的开源实现，如果希望直接使用代码运行自己的数据，不建议使用本人的代码。但是如果希望学习resnet的代码实现思路，那么阅读本文将是一个不错的选择，因为本文的代码的思路是很清晰的。如果你刚刚阅读完resnet的那篇论文，非常建议你进一步学习如何使用代码实现
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2024-05-27 16:33:54
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