CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104，本文从结构和代码对hourglass进行讲解。...Ground Truth Heatmap 在开始讲解骨干网络之前，先提一下上一篇文章中有几位群友私聊我的问题：CenterNet为什么要沿用CornerNet的半径计算方式？...Stacked Hourglass就是把多个漏斗形状的网络级联起来，可以获取多尺度的信息。 Hourglass的设计比较有层次，通过各个模块的有规律组合成完整网络。...hourglass网络，如下图所示： ?...nstack为2时的hourglass网络 3.
CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。 1....简介 Aggretation聚合是目前设计网络结构的常用的一种技术。如何将不同深度，将不同stage、block之间的信息进行融合是本文探索的目标。...本文提出了DLA的结构，能够迭代式地将网络结构的特征信息融合起来，让模型有更高的精度和更少的参数。 ?...蓝色连线代表进行了下采样，网络一开始也和ResNet一样进行了快速下采样。 论文中也给了公式推导，感兴趣的可以去理解一下。本文还是将重点放在代码实现上。 3....layers[i - 1]) 其核心是DLAUP和IDAUP, 这两个类中都使用了两个Deformable Convolution可变形卷积，然后使用ConvTranspose2d进行上采样，具体网络结构如下图所示
）和新的骨干网络 VAN。...Part1 视觉骨干网络的发展 对图像进行特征提取，是计算机视觉任务的基础。在计算机视觉中，用于对图像进行特征提取的网络被称之为骨干网络。随着骨干网络的不断演进，计算机视觉也取得了飞跃式发展。...视觉骨干网络的发展大致可以分为三个阶段： 早期发明阶段(2012年之前)，这个阶段以LeNet为代表，研究人员正式开始提出使用卷积神经网络进行特征提取。...第二阶段(2012年-2020年），这个阶段出现了大量杰出的卷积神经网络工作，如AlexNet和ResNet等，卷积神经网络的层数得到突破，并不断加深，骨干网络正式进入深度时代。...图3 不同模块的结构 视觉注意力网络VAN 基于LKA，本文搭建了一个新的视觉骨干网络VAN。
ResNet和DenseNet在第一层都是用的是一个7x7、stride为2的卷积层，浅层网络的作用是提取图像的边缘、纹理等信息，一般。...网络架构 ? 实验 消融实验： ? 不同模块组合的消融实验 训练策略采用的是余弦学习率变化，在Standford Dog和ImageNet数据集上进行的训练。 ? ImageNet上结果 ?...PeleeNet将很多细碎的点融合到一起，最终在移动端设备上的表现还不错，也被很多研究轻量化网络的文章用来对比。 ?
【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。...介绍 这篇工作里面我们考虑以下3个问题 如何避免在特征图产生冗余信息 如何在不增加计算复杂度前提下，让网络学习到更强的特征表达 如何得到更好的精度同时，保持较快的推理速度 基于上述3个问题，我们设计了HS-Block...最后拼接完的特征图我们会再用1x1卷积进行特征融合 灵感来源 在论文内，作者也说了灵感来自于res2net和Ghostnet（解析可参考 华为GhostNet网络 我们先来分别回顾这两个网络主要的模块
本次博客将介绍如今图像识别领域十分经典的一些CNN网络，虽然现在卷积网络框架也随着研究的深入变得越来越复杂，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)。...更深的网络结构，相比于AlexNet只有5层卷积层，VGG系列加深了网络的深度，更深的结构有助于网络提取图像中更复杂的语义信息。...3.1改进 以往的瓶颈：深度网络不可控的梯度消失，深层网络与浅层网络的梯度相关性下降，网络难以训练。 ResNet的改进：引入了一个残差映射的结构来解决网络退化的问题： 何为残差映射？...4.3 PyTorch 复现 FPN 4.3.1 FPN网络架构 FPN网络主要包含四个部分，自下而上网络，自上而下网络，横向连接与卷积融合。
尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题，对于能源、交通、经济的长期规划，气象灾害、疾病的早期预警等具有重要意义。
来源：深度学习技术前沿 本文约2500字，建议阅读9分钟 全新Autoformer骨干网络，长时序预测达到SOTA！
、转发快、高稳定性 汇聚层网络 隔离拓扑结构变化，防止其不断变化对骨干网造成影响、引起网络振荡，控制路由表的大小 接入层网络 将终端用户接入到网络，其具有网络接口类型丰富，接口数量多的特点...网络结构模型 骨干网模型 省网接入模型 城域网接入模型 网络规划的基本原则 现实性：在充分了解目前网络状态的基础上确定方案 可靠性：两个方面考虑，一个是设备本身...LEVEL1访问其他区域网络是采用到最近的L2 路由器方式，容易产生路由次优化问题 总的来说：从中等规模到大规模网络，OSPF应用更加广泛；ISIS比较适合在运营商的骨干网络中承担IGP选路作用。...1、保持网络的稳定 通过路由聚合（IP地址规划很重要）、设置缺省路由等减小路由表规模，同时也可以屏蔽下层网络频繁变化对骨干网络造成的影响 2、控制数据流量的走向 在...由于在骨干网络上部署IntServ太复杂，目前在骨干网上大都使用DiffServ模型，即在网络的边缘给报文分类，在骨干网络上面根据分类的结构进行区别转发。
其实，当时钱天白所使用的网络，并不是我国自主建设的Internet骨干网，而是1986年计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作建设的一个国际联网项目——中国学术网（Chinese Academic...此后，越来越多的国内高校和科研院所，开始加入到互联网的研究中，并尝试组建更大规模的计算机网络。...▉ 四大IP骨干网 1994年9月，就在中国迈入互联网世界后不久，邮电部电信总局与美国商务部签订协议，正式启动中国公用计算机互联网的建设。...这个网，就是现在大名鼎鼎的中国第一骨干网——ChinaNet。...最终，国内形成了四大骨干网的格局。正是这些网络，支撑起了中国互联网的起步。 ? 1997年12月，四大骨干网实现互联互通。此后，中国的互联网，进入了崭新的时代！ 未完待续。。。
本次分享的工作 MOAT （收录于 ICLR2023）是一系列基于移动卷积（即倒数残差模块）和注意力机制的神经网络。...移动卷积不仅增强了网络的表征能力，还生成了更好的下采样特征。...该工作概念简单的 MOAT 网络出人意料地展现出高性能，在 ImageNet-1K / ImageNet-1K-V2 上仅用 ImageNet-22K 预训练的情况下，达到了 89.1% / 81.5%...分享主题：MOAT：强大的可扩展视觉骨干网络 分享嘉宾：杨程麟，约翰霍普金斯大学计算机系博士生，导师是 Bloomberg 杰出教授 Alan Yuille。...研究方向为计算机视觉和人工智能，包括视觉骨干网络设计，知识蒸馏和强化学习。目前以第一作者身份在计算机视觉以及机器学习顶级会议上发表过多篇论文。
https://github.com/ChengpengChen/RepGhost
，一方面是因为之前在local relation那一系列已经证明了self-attention有替代conv的能力，另一方面是因为19年iclr有一篇paper叫BagNet，证明了直接切patch过网络...，在网络中间patch之间没有交互，最后接一个pooling再做classification，结果也已经不错了，在这个的基础上加上self-attention效果更好是可以理解的。...基于这些理解，我们组提出了一个通用的视觉骨干网络，Swin Transformer [paper] [code]，在这里简单介绍一下。
在计算机视觉领域，骨干网络一直是特征提取的重要部件。从 AlexNet 到 ResNet，卷积网络 CNN 在很长一段时间内一直是视觉任务的标配。...近年来，基于注意力机制的 Transformer 和以全连接层为主的 MLP 网络也开始在计算机视觉领域崭露头角。...直到现在，关于谁是更好的视觉骨干网络还是一个仍在探索和颇具争议的课题。...分享摘要：华为诺亚实验室的研究员联合高校发现图神经网络（GNN）也能做视觉骨干网络。...将图像表示为图结构，通过简洁高效的适配，提出一种新型视觉网络架构 ViG，表现优于传统的卷积网络和 Transformer。
机器之心专栏 机器之心编辑部 华为诺亚实验室的研究员发现图神经网络（GNN）也能做视觉骨干网络。...CV-Backbones MindSpore 代码：https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ViG 引言 在计算机视觉领域，骨干网络一直是特征提取的重要部件...直到现在，关于谁是更好的视觉骨干网络还是一个仍在探索和颇具争议的课题。...ViG 网络架构 通过堆叠 L 个 ViG block，构成作者的 ViG 网络结构。作者给出了 isotropic 式和金字塔式两种网络架构，如下表所示。...在 RetinaNet 和 Mask RCNN 检测框架上，使用 ViG 作为骨干网络提取图像特征。下表比较了 ViG 与 ResNet、Swin Transformer 和其他网络的迁移学习结果。
我们的数据模型主要是神经网络模型，因为神经网络模型已被证明在对象识别、语言建模、语音识别等领域取得了成功。首先，我们检验了传统神经网络的可训练性在经验上的极限。...背景——神经网络作为函数逼近器 1.1.1 卷积神经网络 (CNN) 1.1.2 循环神经网络（RNN） 1.1.3 长短期记忆神经网络 (LSTM) 2，相关研究 3，神经网络可训练性的极限 3.1...（第三章） 引入了具体的界面和方法，通过 REINFORCE 和 Q-learning 等方法来训练使用这些界面的神经网络。...在第四章，我们为神经网络增加了界面，激励神经网络来发现那些具有小的 Kolmogorov 复杂度的解决方案。...神经网络的权重提供了一种永久存储的方法，但它们具有固定的拓扑结构。是否可能在永久内存中存储神经网络全中，并按需访问它们呢？这类存储将能鼓励算法分享。 上面的许多想法都很诱人，很难确定做哪一个。
在 CNN 骨干网络的输出并行接入 T-stream。...在现有的标准数据集中，也进一步提升了 CNN 骨干网络在下游识别任务的各类性能。...在固定 ResNet-50 为骨干网络情况下，针对不同的自监督学习算法进行训练，展示在不同训练阶段的线性分类效果。...此外，本文也与 BYOL 方法在 ResNet 不同骨干网络、不同训练阶段的性能进行对比，如下图所示。本文的 CARE 方法在不同骨干网络下性能更佳。 以上为相同骨干网络、不同学习算法的对比。...其核心贡献在于利用一种网络结构的特性（即 Transformer 的注意力提升特性），在训练中监督目标网络（即 CNN 骨干网络），从而使得网络特性能够得到迁移并提升目标网络性能的效果。
kxgong.github.io/meta_transformer/ 代码地址：https://github.com/invictus717/MetaTransformer Meta-Transformer 实现骨干网络的大一统...共享编码器有助于在编码器阶段减小由不同的网络参数引入的表征差异，这离统一的多模态感知智能更近了一步，即一个通用的网络结构处理任意模态的信息。...研究人员使用 LAION-2B 数据集对于骨干网络进行预训练，在预训练之后冻结了模型参数，得到深度为 L 的 Transformer 编码器由多个堆叠的多头自注意力（MSA）层和 MLP 块组成。...Meta-Transformer 的学习目标可以概括为 其中 h (・)，g (・)，与 f (・)，分别表示 tokenizer，模型骨干网络，以及下游任务网络中的运算过程。
具体来说，使用分类骨干网络对于目标检测任务有两个问题：（1）近期的检测器如 FPN，包含额外的阶段以在不同尺度上进行目标检测；（2）传统的骨干网络基于大的下采样因子可以生成更高的感受野，这对于视觉分类很有帮助...作者利用基于低复杂度的 DetNet59 骨干网路，在 MSCOCO 目标检测和实例分割追踪任务上取得了当前最佳结果。 ? 图 1：FPN（特征金字塔网络）中使用的不同骨干网络的对比。...（A）FPN 结合传统骨干网络；（B）传统图像分类网络；（C）本文提出的 DetNet 骨干网络，其拥有更高的空间分辨率，和 FPN 有完全相同的各阶段。...在不损害代表性的前提下，研究者采用检测器 FPN 作为基线网络，来验证 DetNet 的效用。由于 DetNet 只改变了 FPN 的骨干网络，因此研究者不改变 FPN 的其他结构（除了骨干网络）。...上表还展示了不同尺度的 AP 以捕捉骨干网络中高分辨率特征图的影响。 ?
进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码） 链接：YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码） 在今天分享的工作中，研究者设计了一个新颖的Transformer模块，针对稠密预测任务的主干网络...前言 尽管卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉方面取得了巨大成功，但今天分享的这项工作研究了一种更简单、无卷积的主干网络，可用于许多密集预测任务。...基础回顾 CNN Backbones CNN是视觉识别中深度神经网络的主力军。...此外，ResNet将跳过连接引入到卷积块中，从而可以创建/训练非常深的网络并在计算机视觉领域获得令人印象深刻的结果。DenseNet引入了一个密集连接的拓扑，它将每个卷积块连接到所有先前的块。
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