这篇主要介绍Object Detection一些经典的网络结构。顺序是RCNN->SPP->Fast RCNN->Faster RCNN->YOLO->SSD->YOLO2->Mask RCNN。这里只粗糙地介绍网络构型变化。更多细节强烈推荐阅读原文。1. RCNN核心思想包含在这幅图中：早期思想的典型代表，分段式处理每一个环节，输入图像首先使用selec
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、SDH为骨干传输铺路
我们知道，光纤具有高带宽、传输距离远等优点，光纤已成为电信厂商骨干网的主要物理连接媒介，不过，如果仅凭单纯的光缆连接，并不能构成担负各种复杂应用的传输网。骨干传输需要由复杂的传输协议来支撑，并借助光纤作为物理媒介。
早期的解决方案是准同步系列（PDH）。但是，PDH是异步复接，在任一网络节点上接入接出低速支路信号都要在该节点上进行复接、码变换、码速调整、定时、扰码
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精选
2012-06-10 11:50:27
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(考研复试)计算机网络笔记1:三网：电信网，有线电视网，计算机网 2：网络的功能：连通性，共享3：网络发展3阶段：arpanet，三级结构因特网(围绕六个大型计算机中心建设的计算机网络，主干网，地区网，校园网)，多层次ISP因特网。4：因特网从工作方式上：边缘部分(用户直接使用)，核心部分(联通和交换作用)。边缘部分的的各个主机的程序直接运行的通信方式主要有C/S客户服务器和P2P对等方式。客户：
轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：
SqueezeNet系列
SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛，但其架构思想和实验
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2021-06-29 10:59:50
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费力构建更强大的新型主干网络还不如组合多个同样的主干网络？来自北京大学王选计算机研究所和纽约州立大学石溪分校的研究者发表了一篇论文《CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection》：集成多个相同的主干网络可以构建更加强大的新型主干网络，从而实现更好的检测性能。
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2021-07-15 11:42:54
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《ResNeSt: Split-Attention Networks》代码：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt 论文：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf摘要近年来，图像分类模型不断发展，但由于其结构简单、模块化，大多数下游应用如目标检测、语义分割等仍然采用ResNet变体作为骨干网络。我们提出了一个modul
【GiantPandaCV导语】这是最近百度的一篇网络结构设计文章，该网络结构是手工设计得来，主要改进在对特征图多级划分卷积，拼接，提升了网络的精度，同时也降低了推理时间。个人感觉是res2net，ghostnet的结合，并且训练阶段没引入过多的trick，最后的实验结果很惊艳，或许是炼丹的一个好选择。 CNN模型图像分类准确度，推理速度比较
前言在该工作内，我们发现多层级的特征对视觉
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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前言Anchor-Based的目标检测算法我们已经讲了比较多了，另外Anchor-Free的目标检测我们也已经简单解读了一下DenseBox开了个头，而今天我们要来说说另外一个方向即实例分割。而实例分割首当其冲需要介绍的就是2017年He Kaiming大神的力作Mask-RCNN，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果，并获得了2016年COCO实例分割比赛的冠军。总览Mask-R
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2024-03-28 17:09:45
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Swin-transformer纯目标检测训练自己的数据集前言具体步骤及过程一、基本修改1.修改类别名称（两处）2.修改类别数3.修改数据集路径4.修改训练参数5.修改日志参数二、禁用mask三、遇到的问题及解决办法总结 前言单开一篇记录目标检测的修改过程，Swin-Transformer-Object-Detection严格意义上来说应该属于目标分割，只是加上了目标框的输出和类别，效果拉满。具体
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2024-05-03 12:53:35
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Internet的结构及其接入方式1.Intemet的结构特点Internet采用了目前最流行的客户机/服务器工作模式，凡是使用T℃P/IP协议，并能与Internet的任意主机进行通信的计算机，，无论是何种类型、采用何种操作系统，均可看成是Internet的一部分。严格地说，用户并不是将自己的计算机直接连接到Internet上，而是连接到其中的某个网络上，再由该网络通过网络干线与其它网络相连。网
作者丨VincentLee编辑丨极市平台导读 早期的卷积神经很少考虑参数量和计算量的问题，由此轻量级网络诞生，其旨在保持模型精度基础上近一步减少模型参数量和复杂度。本文对主要的轻量级网络进行了简述，让大家对轻量级网络的发展历程以及种类有更加清晰的了解。轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：Squee
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2022-10-12 23:23:25
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网络视频直播是应用流媒体技术在网络上进行直播，同时支持进行录播功能(系统自动录制，方便用户随时点播)，用户访问指定的直播网站页面(URL)，其访问请求导向发布服务器节点，获得流媒体数据，通过网页浏览器直接观看直播视频内容。 网络视频直播的整体构架是什么样的呢？ 网络视频直播由视、音频采集工具，编码工具，服务器，网络，播放器等部分组成。 图1 网络视频直播模
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2024-08-07 01:59:24
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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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在现代企业网络中，主干网络架构图是一个至关重要的组成部分。它不仅承载了所有通信和数据传输，还确保了网络的高效性和安全性。制定一个合理的主干网络架构图，可以为企业的发展打下坚实的基础。在这篇博文中，我们将详细探讨如何解决企业主干网络架构图问题的过程，包括技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等内容。
## 背景描述
主干网络是一个企业内部网络的核心，连接着各个子网络，确保数据的快速传输和共享。为
本文参考的原始论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762概述传统的序列任务一般通过循环神经网络来解决，但是不管是单向还是双向的循环神经网络都无法实现运行运算，一个单元的运算依赖于其他部分的结果。为了解决并行运算的问题，可以使用CNN模型，对于同一层的卷积操作时，不同的卷积核可以并行的执行。但是在比较浅层的卷积层时，卷积核只能覆盖到很小的一块区域，只有更深的卷积层中的
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2024-03-21 15:36:15
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文章目录前言一、什么是YOLOv6二、环境搭建1、部署本项目时所用环境2、LabVIEW工具包下载及安装三、模型的获取与转化1、方式一：直接在官网下载yolov6s的onnx模型2、方式二：将标准模型pt转化为onnx（较为复杂）四、在LabVIEW实现YOLOV6的部署推理1、查看模型2、项目运行五、完整项目下载链接总结 前言YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用
方法概括 R-FCN解决问题——目标检测整个R-FCN的结构一个base的conv网络如ResNet101, 一个RPN（Faster RCNN来的）,一个position sensitive的prediction层，最后的ROI pooling+投票的决策层R-FCN的idea出发点（关键思想）分类需要特征具有平移不变性，检测则要求对目标的平移做出准确响应。现在的大部分CNN在分类上可以做的很
【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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