本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,重新设计backbone和neck卷积结构,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,从而轻量化YOLOv5,性能如下表,GFLOPs 15.8降低至13.9,参数量14.5MB降低至12.6MB 1.DualConv原理 摘要:CNN 架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们对于硬件资源有限的...
【GaintPanda导语】这是关于GiraffeDet的论文详读,该论文提出以S2D Chain为组合模块,构建light backbone,再以Queen Fuse和Skip Connect构建GFPN作为颈部模块,与以往检测器的backbone>neck(FLOPS)的构建方式不同,GiraffeDet的neck在参数量和计算量上远超backbone。 论文名称《GiraffeDet: A Heavy-Neck Paradigm for Obje...
同时,通过修改 neck 和 head 的结构,可以轻松地将相同的 backbone 应用于不同的任务。 3. 训练效率:采用 backbone、neck 和 head 这种形式可以使深度学习模型更容易进行训练和优化。由于 backbone 通常具有大量的参数,因此将其与 neck 和 head 分离可以减少训练时间和计算成本,同时也可以避免过拟合。 4. 扩展性:...
一.head、neck与backbone 在刚刚接触目标检测时,会接触到几个术语head、neck与backbone,在逐渐熟悉算法之后,对这三个部分开始有了理解:在进行目标识别任务时,无论是one-stage或者two-stage,都会有以下的任务依次完成:使用卷积神经网络进行特征提取,使用得到的特征进行目标识别。完成特征提取的网络就叫做backbone,其输入为...
深度学习中广泛应用的Backbone包括ResNet、VGG等卷积神经网络。常用的Head层通常包含分类器、回归器等，具体结构取决于任务。Neck层结构多样，根据任务需求和网络设计进行选择和组合。FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）模型是一个基于全卷积网络的目标检测算法，其结构包含Backbone、Neck和...
YOLO1-5的BackBone和Neck 技术标签:计算机视觉YOLOv5算法人工智能 查看原文 YOLO-V1至YOLO-V4学习笔记 、YOLO-V2:1、YOLO-V2网络结构分析:Backbone:darknet19Neck:NoneHead:passthrough(conv到13*13*anchor* (5+20))2...了区域建议,为一阶段目标检测。1、YOLO-V1网络结构分析: (1)Backbone:GoogLeNet(2)Neck...
在目标检测领域，理解backbone、head、neck与特征图像金字塔（FPN）是关键。backbone是用于特征提取的卷积神经网络，接收原始图像输入，输出作为后续识别任务的基础特征。head，如fasterrcnn中的RPN，负责执行核心任务，即目标的框定位与分类。然而，目标检测任务需处理不同尺度的目标，单一维度特征（如RCNN）...
YOLOv6中backbone和neck网络结构设计思路#计算机视觉 #计算机 #人工智能 #大数据 - AI-人工智能技术于20220711发布在抖音,已经收获了27.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
基于深度学习的现在目标检测算法中有三个组件:Backbone、Neck和Head,乍一看很让人不理解: Backbone, 译作骨干网络,主要指用于特征提取的,已在大型数据集...
在深度学习中,特别是在计算机视觉任务中,模型通常被分为三个主要部分:backbone(主干)、neck(颈部)和head(头部)。每个部分负责不同的任务,并且它们一起工作以完成整个推理过程。此外,Transformer架构的引入对这些组件的设计产生了影响,尤其是在处理序列数据和需要长距离依赖的任务上。