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CenterNet骨干网络之hourglass
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？
2.2K30发布于 2020-08-04 - 来自专栏鲜枣课堂
大话中国骨干网（上）
1987年9月20日，北京中国兵器工业计算机应用研究所的钱天白教授，发出了我国第一封电子邮件，内容是： “Across the Great Wall we can reach every corner ▉ 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。 1996年9月6日，中国金桥信息网（CHINAGBN）连入美国的256K专线正式开通。中国金桥信息网宣布开始提供Internet服务，主要提供专线集团用户的接入和个人用户的单点上网服务。 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。。。
2.5K30发布于 2020-12-16 - 来自专栏GiantPandaCV
CenterNet的骨干网络之DLASeg
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。
7.6K31发布于 2020-08-10 - 来自专栏GiantPandaCV
Pelee：移动端实时检测骨干网络
在ImageNet数据集上，PeleeNet只有MobileNet模型的66%,并且比MobileNet精度更高。PeleeNet作为backbone实现SSD能够在VOC2007数据集上达到76.4%的mAP。文章总体上参考DenseNet的设计思路，提出了三个核心模块进行改进，有一定参考价值。
1.5K10发布于 2020-05-20 - 来自专栏GiantPandaCV
CNN骨干网络新选择HS-ResNet
【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。个人感觉是res2net，ghostnet的结合，并且训练阶段没引入过多的trick，最后的实验结果很惊艳，或许是炼丹的一个好选择。
1.7K20发布于 2020-11-17 - 来自专栏AIWalker
视觉骨干网络VAN 背后的故事
）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。 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。 计图团队提出了一种新型的多尺度卷积注意力机制以及用于分割的网络 SegNeXt[8], 该成果目前已经在NeurIPS 2022上发表；针对三维视觉任务，计图团队提出了一种新型的池化操作，即长距离池化，并基于该池化提出了用于三维数据的网络 LRPNet[9] Zheng-Ning Liu, Ming-Ming Cheng and Shi-Min Hu, Visual attention network, Computational Visual Media, Vol. 9,
1.1K20编辑于 2023-09-03 - 来自专栏鲜枣课堂
骨干网光通信的最新趋势
今天这篇，小枣君和大家聊聊骨干网光通信的一些最新技术动向。 █ 400G，真的来了 大家也许都有所耳闻，从去年开始，国内运营商骨干网已经全面拉开了400G商用的帷幕。 骨干网升级400G的原因，是显而易见的。 一方面，居民数字生活（高清视频、远程会议、在线直播、在线游戏等）所带来的消费互联网流量增长，仍在持续。 另一方面，全行业都在推动数字化转型，来自行业数字化系统的流量激增，加剧了骨干网的压力。 骨干网压力陡增，还有一个关键的原因——AI大爆发。 AIGC大模型崛起之后，引发了一股AI浪潮。 这就对DCI（数据中心互联网络）提出了更高要求，光通信骨干网必须在技术性能上能够满足这一需求。 我们国家在算力上的战略，还是秉承了“全国统筹、整体布局”的思路。 所以，长途骨干网早期设计阶段的时候，基本上聚焦于16QAM和QPSK。后来有了16QAM-PCS，也加入了竞争。
83520编辑于 2024-05-17 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
SwinTransformer多尺度特征提取的Vit骨干网络
为突破这些限制，我们提出了一种名为Swin Transformer的通用Transformer骨干网络，它能够构建分层特征图，并实现与图像尺寸呈线性关系的计算复杂度。 这些优势使Swin Transformer适用于多种视觉任务的通用骨干网络，与此前仅生成单一分辨率特征图且具有二次计算复杂度的基于Transformer的架构形成鲜明对比。
32010编辑于 2026-04-02 - 来自专栏深度学习技术前沿
清华大学提出全新Autoformer骨干网络
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。
1.4K40发布于 2021-07-14 - 来自专栏数据派THU
清华大学提出全新Autoformer骨干网络
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！
2.2K10编辑于 2023-03-29 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Swin Transformer 多尺度特征提取的Vit骨干网络
为突破这些限制，我们提出了一种名为Swin Transformer的通用Transformer骨干网络，它能够构建分层特征图，并实现与图像尺寸呈线性关系的计算复杂度。 这些优势使Swin Transformer适用于多种视觉任务的通用骨干网络，与此前仅生成单一分辨率特征图且具有二次计算复杂度的基于Transformer的架构形成鲜明对比。
35510编辑于 2026-04-02 - 来自专栏网络技术联盟站
网络工程师做了那么多项目了，骨干网懂多少？骨干网网络规划设计技术图文讲解的够详细了！
目前的网络结构大都采取一种层次划的组网方式，大体可以分为以下几个部分： 核心层网络 交换数据包，实现数据包的高速转发，核心层的设备要求交换容量、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 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。 2、同一个V**的用户的IP地址尽量连续，便于控制及QOS的部署 3、同一个Site下的V**用户的IP地址尽量连续，便于路由的汇聚 V**路由规划 V**路由分为两个部分，即骨干网路由和V
5K21发布于 2019-07-23 - 来自专栏SDNLAB
中国联通发布IP骨干网SDN创新实践成果
4月18日，在2018中国SDN/NFV大会期间,中国联通邀请业界SDN专家在北京召开了“中国联通IP骨干网SDN实践成果发布与研讨会”，会上中国联通发布了基于CUBE-NET 2.0的IP骨干网SDN 在今年3月9日，作为网络业务创新的重要标志，中国联通发布了“云联网”等多个面向政企客户和OTT的云网协同新产品，率先开启了国内运营商提供云网一体化服务的进程。 这些网络服务产品背后的技术基础，正是中国联通基于CUBE-NET2.0架构实施IP骨干网SDN重构的一系列技术创新。 联通中讯设计院数据技术部总工马季春具体介绍了联通实施IP骨干网SDN重构的技术路线、方案特点、技术成果和实践经验。 通过一年多的自主研发，攻克了大量技术难题，在IP骨干网的SDN演进上取得了重大突破。
1.3K50发布于 2018-06-11 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现
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
1.9K40编辑于 2022-05-10 - 来自专栏机器之心
MOAT项目原作解读：强大的可扩展视觉骨干网络
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。
73630编辑于 2023-03-29 - 来自专栏AI SPPECH
YOLO骨干网络优化与创新：从Darknet到动态架构的演进
YOLOv8：采用新的骨干网络设计，结合了最新的卷积神经网络技术，进一步提高了特征提取能力和计算效率。 YOLOv9：采用轻量级设计，在保持精度的同时大幅降低了参数量和计算复杂度。 最新CNN技术 25 8.7 高效强大 YOLOv9 轻量级骨干 极致轻量化 20 7.9 高效 YOLOv10 动态骨干 自适应调整 25 7.2 智能高效 2.2 核心创新点解析 2.2.1 Darknet _make_csp_block(int(128 * width_multiple), int(256 * width_multiple), int(9 * depth_multiple)) _make_csp_block(int(256 * width_multiple), int(512 * width_multiple), int(9 * depth_multiple)) Backbone YOLOv9 93.1% 110 20 7.9 YOLOv10 Backbone YOLOv10 94.0% 120 25 7.2 4.3 骨干网络设计理念对比 设计理念 代表骨干网络
83010编辑于 2026-01-03 - 来自专栏AI算法与图像处理
最强骨干网络：Swin Transformer来了
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。
1.5K60发布于 2021-04-21 使用轻量级骨干网络MobileNetV1替换backbone的python源码+训练源码
两者的计算量对比： DSC：Dk * Dk * M * Df * Df + M * N * Df * Df 普通：Dk * Dk * M * N * Df * Df 理论上普通卷积计算量是 DW+PW 的8到9倍 卷积核个数的倍率） β-Resolution Multiplier（图像尺寸的大小） 4.MobileNetV1的pytorch实现 MobileNetV1模型结构 【yolov11框架介绍】 2024 年 9 新增MoileNetV1.py实现骨干网络（代码太多，核心模块源码请参考改进步骤.docx） 2. None, 2, "nearest"]] - [[-1, 3], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 9 backbone P3 - [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 12 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - [[-1, 9]
47810编辑于 2025-07-18- 来自专栏云计算
从内循环到全球化：联通骨干网的破局之路
一、联通骨干网的"三级跳"发展历程中国联通的骨干网发展犹如一场精心编排的"三级跳"比赛，从最初的B网起跳，经过169网的腾空，最终以A网完美落地。 这条国际骨干网就像一座横跨大洋的桥梁，连接着中国与全球互联网。 中国联通通过持续优化骨干网架构，为数字中国建设提供了坚实支撑。
1K10编辑于 2025-04-16 - 来自专栏li_wait
打印9*9乘法口诀
j = 1; j <=i; j++) { printf("%d*%d=%d ", j, i, i * j); } printf("\n"); } return 0; } 打印9* 9乘法口诀表： 从图中看出第四排和第五排没有对齐，要想对齐，可以考虑 printf限定占位符的最小宽度（https://blog.csdn.net/wait___wait/article /details/135287228） 9*9乘法口诀表中最大位数是2，因此设最小宽度为2。
61010编辑于 2024-10-23
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