在使用深度学习模型进行训练和预测的过程中，我们通常需要保存和加载模型的参数。PyTorch是一个常用的深度学习框架，提供了方便的模型保存和加载功能。但是，在加载模型参数时，有时会遇到一个常见的错误信息："Unexpected key(s) in state_dict: "module.backbone.bn1.num_batches_tracked""
构建前端MVC（Model，View，Collection）模型的框架，其中Model是数据模型，Collection是数据模型的集合，View是视图
一、是什么 构建前端MVC（Model，View，Collection）模型的框架，其中Model是数据模型，Collection是数据模型的集合，View是视图 二、依赖 backbone依赖underscorejs（主要集成了一些数据model的处理方法），项目需要时，也可以加上jQuery，因为backbone的数据处理默认是ajax，而jQuery封装了强大的DOM操作和ajax 三、模型的创建、实例化和继承 var model1 = new Backbone.Model(); mo
Backbone.js是一款JavaScript MVC应用框架，强制依赖于一个实用型js库underscore.js,非强制依赖于jquery；其主要组件有模型，视图，集合，路由；与后台的交互主要是通过Restful JSON 进行数据传输；
今天给大家介绍清华大学YudongChen等人发表在AAAI上的一篇文章 “MetaDelta:AMeta-LearningSystemforFew-shotImageClassifification” 。现有的元学习算法很少考虑未知数据集的时间和资源效率或泛化能力，这限制了它们在实际场景中的适用性。在这篇文章中，作者提出了一种新的实用的元学习系统MetaDelta，用于小镜头图像分类。MetaDelta由两个核心组件组成：(1)由中央控制器监督的多个meta-learners以确保效率，(2)一个元集成模块负责集成推理和更好的泛化。MetaDelta的每个meta-learner都由一个经过批量训练的预训练编码器和用于预测的无参数解码器组成。
本篇中，ImagineCode（IC）将进一步讲解关于Collection的相关操作。
事件模块Backbone.Events在Backbone中占有十分重要的位置，其他模块Model，Collection，View所有事件模块都依赖它。通过继承Events的方法来实现事件的管理，可以说，它是Backbone的核心组成部分。 此外，事件模块的所有方法都挂在了全局的Backbone上，如果你的代码中需要用到自定义事件(实现观察者模式)，可以直接使用它。 一、Events API 1.0之前只提供了三个基本方法 on/once/off/trigger，1.0开始增加了几个实用方法 listenTo
该模型在不同挑战性环境下4种不同病害检测中进行了验证。该模型在检测精度和速度方面优于现有的检测模型。在检出率为70.19FPS时，该模型的精度值为90.33%，f1 score为93.64%，平均平均精度(mAP)值为96.29%。 目前的工作为在复杂场景下检测不同植物疾病提供了一种有效和高效的方法，可扩展到不同的水果和农作物检测、通用疾病检测和各种自动农业检测过程。
关于backbone，最基础的一个东西就是model，这个东西就像是后端开发中的数据库映射那个model一样，也是数据对象的模型，并且应该是和后端的model有相同的属性（仅是需要通过前端来操作的属性）。
上一篇中，我们介绍了Model中对象的属性和方法，以及常用的change监听事件的使用，这一篇中，我们将进一步介绍Model对象的相关操作。
在移动端的实时目标检测是一个极为重要并且有挑战性的视觉问题。很多基于CNN的检测器都有巨大的计算量，所以在计算受限的场景下难以进行实时推理。论文提出了一个轻量级的两阶段的检测方法-ThunderNet。
YOLOv5提供了4种不同的尺度：S、M、L和X。每种比例都对模型的深度和宽度应用不同的乘数，这意味着模型的整体结构保持不变，但每个模型的大小和复杂性是按比例缩放的。在实验中，在所有的尺度上分别对模型的结构进行修改，并将每个模型作为不同的模型来评估其效果。
最近，在深度学习模型的训练和部署过程中，我遇到了一个常见的错误：Unexpected key(s) in state_dict: "module.backbone.bn1.num_batches_tracked"。这个错误让我花费了一些时间来查找原因和解决方法。在本文中，我将分享我对这个问题的理解和解决方案。
目前在深度学习领域，一方面需要追求更高的性能，采用强大、复杂的模型网络和实验方法；另一方面又需要关注如何将算法更稳定、高效地在硬件平台上落地。复杂的模型固然展现更好的性能，但过高的存储空间需求和计算资源消耗，是影响在各硬件平台上的落地的重要原因之一。尤其在NLP领域，以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。
接受用户指令时，MVC 可以分成两种方式。一种是通过 View 接受指令，传递给 Controller。
语义分割是计算机Vision 中的一项关键任务，需要对输入图像进行精确的像素级分类。在最先进的技术中广泛使用的传统方法，如全卷积网络（FCN），使用深度卷积神经网络（ConvNet）作为编码器或基本模型和分割解码器来生成密集预测。先前的工作旨在通过增强上下文信息或结合多尺度信息来提高性能，利用ConvNet架构固有的多尺度和层次属性。
【GiantPandaCV导语】最近项目有需求，需要把人物属性用在移动端上，需要输出性别，颜值和年龄三个维度的标签, 用来做数据分析收集使用，对速度和精度有一定的需求，做了一些实验，记录如下。
复杂的软件必须有清晰合理的架构，否则无法开发和维护。 MVC（Model-View-Controller）是最常见的软件架构之一，业界有着广泛应用。它本身很容易理解，但是要讲清楚，它与衍生的 MVP
本文紧接上一篇《实践torch.fx第一篇——基于Pytorch的模型优化量化神器》继续说，主要讲如何利用FX进行模型量化。
MMYOLO 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的 YOLO 系列算法开源工具箱，它是 OpenMMLab 项目的一部分。MMYOLO 定位为 YOLO 系列热门开源库以及工业应用核心库，其中实现了很多 YOLO 系列的算法（YOLOv5、v6、v7 以及 RTMDet-Rotated、RTMDet）。
在神经网络中，尤其是CV领域，一般先对图像进行特征提取（常见的有vggnet，resnet，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，因为后续的下游任务都是基于提取出来的图像特征去做文章（比如分类，生成等等）。
OpenMMLab 框架几乎全面覆盖了深度学习视觉任务的方方面面。针对每一个具体的任务，我们都提供了一个相应的算法库，如用于分类任务的 MMClassification，用于检测任务的 MMDetection 和用于分割任务的 MMSegmentation 等等。
上图画出了detectron2文件夹中的三个子文件夹(tools,config,engine)之间的关系。那么剩下的文件夹又是如何起作用的呢？
\qquad mmSegmentation是openmmlab项目下开源的图像语义分割框架，目前支持pytorch，由于其拥有pipeline加速，完善的数据增强体系，完善的模型库，作为大数据语义分割训练及测试的代码框架是再好不过了。 \qquad 在开始本教程之前，你需要解决openmmlab的环境配置问题，好在这个repo上已经有很人性化的步骤讲解了，在此附上链接，就不赘述了：
机器之心专栏 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参，该库包含大量的改进模块，可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式，并能降低改进难度，改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失
经过前面的几篇文章，backbone中的model，collection，router，view，都简单的讲了一下，我觉得看完这几篇文章，你应该达到的水平，或者说我要达到的目的就是：已经能够在自己的web项目或者是平时的练习中用的上backbone了。
语义分割是对输入图像中的每个像素进行分类的任务。它的应用包括自动驾驶、自然场景理解和机器人技术。它也是全景分割方法的基础，该方法除了为每个像素分配一个类之外，还分离同一类的实例。
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测取得了很大的进展。作为激光雷达（LiDAR）方法的替代方案，使用周围摄像头生成伪激光雷达点在自动驾驶领域被视为一种既经济又具有前景的解决方案。因此，为了将感知任务集成到BEV空间中，提出了许多方法。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参，该库包含大量的改进模块，可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式，并能降低改进难度，改进点包含 B
目标检测模型的性能在模型精度和效率两个主要方面得到了快速的发展。然而，为了将基于深度神经网络(DNN)的目标检测模型部署到边缘设备，通常需要对模型进行比较大的压缩，但是与之而来的也降低了模型的准确性。
通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合，目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术，以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。
很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例：
本文介绍 CVPR 2021 接收的目标检测论文 You Only Look One-level Feature。
为了解决效率和性能这两个问题，本文全面评估了一系列现有改进，以提高PP-YOLO的性能，同时几乎保持推理时间不变。本文将分析一系列改进，并通过增量消融研究从经验上评估它们对最终模型性能的影响。
持续学习的目的是模仿人类在连续任务中持续积累知识的能力，其主要挑战是在持续学习新任务后如何保持对以前所学任务的表现，即避免灾难性遗忘（catastrophic forgetting）。持续学习和多任务学习（multi-task learning）的区别在于：后者在同一时间可以得到所有任务，模型可以同时学习所有任务；而在持续学习中任务 一个一个出现，模型在某一时刻只能学习一个任务的知识，并且在学习新知识的过程中避免遗忘旧知识。
教程来自：https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction
该项目是使用 YOLOv5 v2.x 来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用,先来一波演示！
先来说一下这个helloworld的功能： 在页面上有一个报道的按钮，点击弹出输入框，输入内容，确认，最后内容会加到页面上。页面图如下：
文本识别是OCR（Optical Character Recognition）的一个子任务，其任务为识别一个固定区域的的文本内容。在OCR的两阶段方法里，它接在文本检测后面，将图像信息转换为文字信息。
V2：基于论文发布时间段其他学者的一些学术成果和作者自己的思考和实验进行yolo的改进
backbone，英文意思是：勇气， 脊骨，但是在程序里面，尤其是在backbone后面加上后缀js之后，它就变成了一个框架，一个js库。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
总第518篇 2022年 第035篇 近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示，YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法，同时支持多种不同平台的部署，极大简化工程部署时的适配工作。特此开源，希望能帮助到更多的同学。 1. 概述 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的
去年 11 月份，谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet，实现了新的 SOTA 结果。前不久，该团队开源了 EfficientDet 的 TensorFlow 实现代码。
Detectron 提供了基于 COCO Dataset 的推断和训练使用说明 - Using Detectron.
最近在看一些目标检测的最新论文和代码，大多数都是在YOLOv5的基础上进行魔改。 改的最多的基本是原版本的网络结构，这篇博文就从源码角度来解析YOLOv5中，模型是如何构建出来的。 本文使用的是YOLOv5-5.0版本。
VitPose是最近出来的一篇用Transformer结构做人体2D关键点估计的论文，采用比较简单的Transformer结构就能在MS COCO 测试集上取得比较好的结果，挺吸引人的。论文不长，这周末读了一遍，感觉值得借鉴的地方挺多，这里我用自己的语言描述论文的细节，同时把自己的一些疑惑和思考写下来，欢迎讨论交流。
本文为52CV群友Mr.Chen投稿，深入解读了CVPR 2019 跟踪方向的论文Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking，谷歌学术显示该文公开一年来已有47个引用，值得做相关方向的同学参考。
最近冒出来很多 Neural Network Search (NAS) + 目标检测的 paper，今天介绍一篇中了 AAAI 2020 的文章：SM-NAS: Structural-to-Modular Neural Architecture Search for Object Detection。
最近会打算每周总结一下学习的内容，主要内容可能是看过的书的一些学习笔记、论文阅读、学习的知识点以及推荐一些文章。
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