但我们仍然可以在一些最新的网络结构中发现它们的身影,这些经典CNN网络有时候是整个算法提取特征的骨架(特征的质量往往直接影响到分类结果的准确度,表达能力更强的特征也能给模型带来更强的分类能力),因此又称为“Backbone”(骨干网络)。 本次博客...
在卷积神经网络(CNN) Backbone 设计中的一个常见做法是增大网络的深度/宽度/输入分辨率[12, 13],通过捕捉输入中的更细粒度的模式来增强模型的容量。作者的工作在精神上与此相似,想要深入研究将高分辨率输入的CNN+ViT混合 Backbone 进行扩展的过程。然而,类似于CNN Backbone 的扩展,简单地增大流行的ViT Backbone 的输...
简介:RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024 替换骨干网络为 RMT,增强空间信息的感知能力 一、本文介绍 本文记录的是将RMT应用于RT-DETR骨干网络的改进方法研究。RMT通过构建基于曼哈顿距离的空间衰减矩阵,引入显式空间先验,同时提出新的注意力分解形式,在不破坏空间衰减矩阵的前提下,以线性复杂度对全局信息...
本文在RT-DETR的基础上配置了原论文中convnextv2_atto', 'convnextv2_femto,convnextv2_pico,convnextv2_nano,convnextv2_tiny,convnextv2_base,convnextv2_large,convnextv2_huge八种模型,以满足不同的需求。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、...
StarNet遵循传统的分层网络结构,直接使用卷积层在每个阶段降低分辨率并使通道数量翻倍。我们重复使用多个星形块来提取特征。StarNet没有复杂的结构和精心选择的超参数,就能实现有前景的性能。 StarNet设计为四阶段的层次结构,利用卷积层进行下采样,...
简介:RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为:Swin Transformer,提高多尺度特征提取能力 一、本文介绍 本文记录的是基于SwinTransformer的RT-DETR目标检测改进方法研究。本文利用SwinTransformer替换RT-DETR的骨干网络,Swin Transformer的作用在于同时包含层次化特征表示和基于移位窗口的自注意力机制,克服了常见...
骨干网络(backbone) 在现代深度学习算法研究中,通用的骨干网+特定任务网络head成为一种标准的设计模式。 CNN Backbone往往是各种CNN模型的一个共享结构。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/93451942 关于卷积神经网络(CNN)骨干结构的思考 概念 什么是机器学习、模式识别?
简介:RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征,适应尺度变化大的目标 一、本文介绍 本文记录的是利用PKINet优化RT-DETR的目标检测方法研究。在遥感图像目标检测中,目标尺度变化大,本文引入PKINet来捕获多尺度纹理特征,并在RT-DETR的基础上配置了原论文中PKINET_T'...
YOLOX的backbone结构图 输入是Batch*3*640*640尺寸的图像。 输出是经过PAFPN网络之后的不同层次的特征图: (pan_out2, pan_out1, pan_out0)。 左边绿色的CSPDarknet,右边红色的线表示Path Aggregation。 具体的代码如下: classYOLOPAFPN(nn.Module):"""YOLOv3 model. Darknet 53 is the default backbone ...
BoTNet(Bottleneck Transformers for Visual Recognition)是一种结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干架构,主要用于图像分类、目标检测和实例分割等视觉任务。BoTNet通过在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力层替代空间卷积层,显著提高了基线性能,并减少了参数量,同时保持了较低的延迟。 瓶颈块与自注意力机制: Res...