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团购汽车最便宜的网站建设成立公司股权怎么分配

news 2025/10/24 11:25:25

团购汽车最便宜的网站建设,成立公司股权怎么分配,加强主流网站集群传播能力建设,帮企业建设网站和推广网站目标检测网络的两个重要部分#xff1a;Backbone和Detection head。一、Backbone Backbone在整个目标检测网络当中指的是特征提取网络#xff0c;其作用是提取图片当中的特征信息。通常#xff0c;为了实现从图像中检测目标的位置和类别#xff0c;我们会先从图像中提取出… 目标检测网络的两个重要部分Backbone和Detection head。一、Backbone Backbone在整个目标检测网络当中指的是特征提取网络其作用是提取图片当中的特征信息。通常为了实现从图像中检测目标的位置和类别我们会先从图像中提取出些必要的特征信息比如HOG特征然后利用这些特征去实现定位和分类。常用的Backbone主要有提取能力强VGG、ResNetResNet1850100、ResNeXt、DenseNet、SqueezeNet、DarknetDarknet19,53、DetNet、DetNASSpineNet、EfficientNetEfficientNet-B0/B7、CSPResNeXt50、CSPDarknet53等。轻量MobileNet、MobileNetV2GhostNet、VoVNet、ShuffleNet、ShuffleNetV2ThunderNetRep VGG等。从某种意义上来说如何设计好的backbone更好地从图像中提取信息是至关重要的特征提取不好自然会影响到后续的定位检测。在目标检测任务之前深度学习技术在图像分类领域中发挥了重大的作用起到了非常好的效果尤其是在ResNet系列的工作问世后图像分类任务几乎达到了一个顶峰。虽然后续这个领域还在陆陆续续地出现些新工作但大多数都只是换汤不换药涨涨点罢了。深度学习技术之所以能够这么出色地完成图像分类任务基本上体现出了其在图像特征提取这一块的出色表现。另外考虑到目标检测任务中也需要对图像中的物体进行类别的识别因此一个很直接的想法就是将图像分类的网络直接拿来做目标检测的任务。但目标检测除了需要分类更重要的一点是在于定位而这一点恰恰是做分类任务的网络所不具备的。随着迁移学习概念的兴起和普及通过在检测任务中的数据集上对分类网络进行微调似乎是一个很不错的想法所谓的“ImageNet pretrained model”概念就诞生了。简单地来说就是目标检测和图像分类这两个任务具有一定的相似性因为可以将分类的网络比如VGG、ResNet等用来做特征提取器。这一部分我们就称其为backbone。所谓的backbone直接翻译过来就是“骨干网络”很明显这个单词的含义就表明了它并不是整体的网络。既然两个任务具有相似性再加之迁移学习思想的普及为什么还会要用这么个单词来描述它呢事实上尽管目标检测和图像分类两个任务具有相似性但不完全是等价的目标检测的目标是实现对物体的定位和分类而图像分类仅仅是对图像中的物体进行分类而不会去定位。于是就在“定位”这一点上完全将分类网络搬过来使用显然是不恰当的。从优化目标上来看分类任务只做分类而目标检测还需要做定位因此任务驱动不同目标不同因此完全有理由相信二者的优化空间有很大的差异。所以仅仅是微调网络是无法完成目标检测任务的当然这一点我们会在后续的实践来验证的。二、Neck Neck中文翻译为颈部、脖子。Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。Neck在目标检测网络主要是把Backbone提取的特征进行融合使得网络学习到的特征更具备多样性提高检测网络的性能。更好地融合/提取Backbone所给出的feature然后再交由后续的Head去检测从而提高网络的性能。它对Backbone提取到的重要特征进行再加工及合理利用有利于下一步Head的具体任务学习如分类、回归、keypoint、instance mask等常见的任务。Neck放在backbone和head之间的是为了更好的利用backbone提取的特征。像是最著名的FPN——《Feature Pyramid NetworksforObject Detection》提出的FPN结构将不同尺度的特征进行融合充分利用Backbone提取的特征信息。常用的Neck主要有 Additional blocksSPP、ASPP、RFB、SAM Path-aggregation blocksFPN、PAN、NAS-FPN、Fully-connected FPN、BiFPN、ASFF、SFAM、NAS-FPNGhostPAN 三、Detection head Head中文翻译为头部。在目标检测网络中一般叫做检测头。Head是获取网络输出内容的网络利用之前提取的特征Head利用这些特征做出预测。Head可以理解为是根据Backbone提取出来的特征从这些特征中预测目标的位置和类别。目标检测除了识别出物体的类别更重要的是还要对物体进行定位主要作用是定位和分类常用的Head主要有 Dense Prediction (one-stage)RPN、SSD、YOLO、RetinaNet(anchor based)、CornerNet、CenterNet、MatrixNet、FCOS(anchor free) Sparse Prediction (two-stage)Faster R-CNN、R-FCN、Mask RCNN (anchor based)、RepPoints(anchor free) 随着技术的发展除了backbone和head这两部分更多的新奇的技术和模块被提了出来最著名的莫过于FPN了——《Feature Pyramid NetworksforObject Detection》提出的FPN结构在不同的尺度实际上就是不同大小的feature map上去提取不同尺度的信息并进行融合充分利用好backbone提取的所有的特征信息从而让网络能够更好地检测物体。有了FPNbackbone提取出的信息可以被利用的更加充分使得detector能够很好地应对多尺度情况——图像中目标的大小不一大的、中等的、小的都有尤其是小物体几乎成为了目标检测这一块的单独研究点。三、Neck 除了FPN这种新颖的结构还有诸如ASFF、RFB、SPP等好用的模块都可以接在backbone后面而这一部分我们称之为“neck”有些文章中直接把它翻译成“瓶颈”或“脖子”neck这部分的作用就是更好地融合/提取backbone所给出的feature从而提高网络的性能。四、detectorbackboneneckhead neck:提出一个好的结构或模块更好适应feature head:分类定位 backbone:提取基础特征网络补充backbone尽管现在学术界已经知道了不用那些在ImageNet上预训练的模型作为backbone而是自己搭建backbone网络或者使用分类网络但不会加载预训练模型也能够达到同样的效果但是这样的代价就是需要花更多的实践来训练如何对数据进行预处理也是要注意的换句话说给调参带来了更多的压力。关于这一点感兴趣的读者可以阅读Kaming He的《Rethinking ImageNet Pre-training》。即便如此大家还是会优先使用预训练模型这么做仅仅是减少我们的调参压力和训练时间所耗费的成本。常见数据增强/不平衡/loss/backbone/neck/head/激活函数等 https://blog.csdn.net/m0_37708614/article/details/121038812 速通目标检测head、neck与backbone和特征图像金字塔FPN含代码解读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/596689721
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