1、基于卷积神经网络的CV Backbone:1.Resnet系列;2.Unet系列等; 2、基于Transformer的 CV Backbone:1.Vit系列等; 3、在多模态中常用的backbone如:SAM/Clip等 FROM:https://www.big-yellow-j.top/posts/2025/01/18/CV-Backbone.html 一、基于卷积神经网络的CV Backbone: 1.Resnet系列 主要有何凯明大佬提出,...
D-LinkNet使用LinkNet作为基本骨架,使用在ImageNet数据集上与训练好的ResNet作为网络的encoder,并在中心部分添加带有shortcut的dilated-convolution层,使得整个网络识别能力更强、接收域更大、融合多尺度信息。网络中心部分展开示意图如下: 这篇论文和ResNet的关系实际上和LinkNet表达出的意思一致,也即是将其应用在BackBone...
Resnet系列;2.Unet系列等;2、基于Transformer的 CV Backbone:1.Vit系列等;3、在多模态中常用的backbone如:SAM/Clip等 FROM:big-yellow-j.top/posts/ 一、基于卷积神经网络的CV Backbone: 1. Resnet系列 主要有何凯明大佬提出,主要有resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152,这几种区别主要就在于...
我们知道 UNet 做下采样的 BackNone 是普通的 CBR 模块 (Conv+BN+ReLU) 堆叠的,一个自然的想法就是如果将学习更强的 ResNet 当作 UNet 的 BackBone 效果是否会更好呢?CVPR 2017 的 LinkNet 给出了答案。LinkNet 的网络结构如下所示:其中,conv 代表卷积,full-conv 代表全卷积,/2代表下采样的步长是2,*2...
4. 当UNet初见ResNet 我们知道UNet做下采样的BackNone是普通的CBR模块(Conv+BN+ReLU)堆叠的,一个自然的想法就是如果将学习更强的ResNet当作UNet的BackBone效果是否会更好呢? CVPR 2017的LinkNet给出了答案。LinkNet的网络结构如下所示: 其中,conv代表卷积,full-conv代表全卷积,/2代表下采样的步长是2,*2代表上采...
4. 当UNet初见ResNet 我们知道UNet做下采样的BackNone是普通的CBR模块(Conv+BN+ReLU)堆叠的,一个自然的想法就是如果将学习更强的ResNet当作UNet的BackBone效果是否会更好呢? CVPR 2017的LinkNet给出了答案。LinkNet的网络结构如下所示: 其中,conv代表卷积,full-conv代表全卷积,/2代表下采样的步长是2,*2代表上采...
知识点2:input image需要通过CNN网路提取特征,这里使用的是飞桨预训练的resnet50网络。 知识点3:PSPmodule将CNN的输出划成四个通道,然后进行上采样,全局特征和局部特征进行融合得到2C通道。In [9]""" paddlepaddle-gpu==2.2.1 time:2021.07.16 9:00 author:CP backbone:PSPnet """ import...
2.1 backbone import paddlefrom paddle.vision.models import resnet50from paddle.static import inputspecres50=resnet50(pretrained=true)inputs = inputspec([none,3,320,320], 'float32', 'input')model = paddle.model(res50,inputs)model.summary() layer0=nn.sequential(res50.conv1,res50.bn1,res50...
UNet初见ResNet 我们知道UNet做下采样的BackNone是普通的CBR模块(Conv+BN+ReLU)堆叠的,一个自然的想法就是如果将学习更强的ResNet当作UNet的BackBone效果是否会更好呢?CVPR 2017的LinkNet给出了答案。LinkNet的网络结构如下所示: 这项工作的主要贡献是在原始的UNet中引入了残差连接,并直接将编码器与解码器连接来提高...
4. 当UNet初见ResNet 我们知道UNet做下采样的BackNone是普通的CBR模块(Conv+BN+ReLU)堆叠的,一个自然的想法就是如果将学习更强的ResNet当作UNet的BackBone效果是否会更好呢? CVPR 2017的LinkNet给出了答案。LinkNet的网络结构如下所示: 其中,conv 代表卷积,full-conv 代表全卷积,...