轉自:《目標檢測》-第2章-Backbone與Detection head 這里簡單介紹以下目標檢測網絡構成的兩個基礎部分:Backbone 和 Detection head. 圖一,目標檢測網絡的兩個重要組成部分:backbone 和 detection head ...
分類網絡遷移過來,用作特征提取器 通過在OD數據集上進行微調,並且與后續的網絡的共同訓練,使得它提取出來的特征更適合OD任務 ,后續的網絡負責從這些特征中,檢測目標的位置和類別。那么,我們就將分類網絡所在的環節稱之為 Backbone ,后續連接的網絡層稱之為 Detection head 。 骨干網絡 backbone 在現代深度學習算法研究中,通用的骨干網 特定任務網絡head成為一種標准的設 ...
2020-03-08 20:10 0 2993 推薦指數:
轉自:《目標檢測》-第2章-Backbone與Detection head 這里簡單介紹以下目標檢測網絡構成的兩個基礎部分:Backbone 和 Detection head. 圖一,目標檢測網絡的兩個重要組成部分:backbone 和 detection head ...
這篇文獻的主要結構如下: 第1節,簡單介紹目標檢測的發展及兩類目標檢測算法。 第 2 節中討論了骨干網絡,目標檢測器需要強大的骨干網絡來提取豐富的特征。眾所周知,特定領域圖像檢測器的典型管道是任務的基礎和里程碑。 在第 3 節中,本文闡述了之前提出的最具代表性和開創性的基於深度學習 ...
官方網站是這樣描述backbone.js的,它是一個用來組織大量JS的良好框架。了解什么是MVC模式我用過很多聲稱是MVC的框架,但我認為我並未見過遵循相同的規則來實現相同的方法。backbone.js有四種類型:Models, Views, Controllers和Collections. ...
追蹤數據集上實現了新的最先進的效果 3 DetNet 3.1 目的 傳統骨干網絡有三個缺點: ...
《Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture》 來自:南開大學程明明組 論文:https://arxiv.org/abs/1904.01169 >多尺度的信息 首先一張圖片里物體可能有不同的大小,例如沙發和杯子就是不同大小 ...
Convolution后的分割網絡。 1. 簡介 Aggretation聚合是目前設計網絡結構的常用的一種技術。如 ...
CenterNet中主要提供了三個骨干網絡ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文從結構和代碼先對hourglass進行講解。 本文對應代碼位置在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction ...
自己搭建神經網絡時,一般都采用已有的網絡模型,在其基礎上進行修改。從2012年的AlexNet出現,如今已經出現許多優秀的網絡模型,如下圖所示。 主要有三個發展方向: Deeper:網絡層數更深,代表網絡VggNet Module: 采用模塊化的網絡結構(Inception ...