简介:在CornerNet中,为了从不同尺度的特征图中捕获上下文信息,采用了名为Channel-wise Pyramid Pooling的策略。通过这个策略,可以在不同的尺度上获得通道信息,以便在物体检测中更有效地进行上下文推理。在PyTorch中实现这个策略需要使用特定的函数和操作。下面将详细介绍如何在PyTorch中实现CornerNet中的Channel-wise Pyramid ...
论文针对dense prediction提出的channel-wise蒸馏方法,不同于以往的spatial蒸馏,将每个channel的激活层使用softmax标准化为probability map,然后使用KL散度缩小teacher网络和student网络之间的差异。实验表明了这种方法的有效性,并且在semantic segmentation和object detection两个方向表现出了state-of-the-art。 如果本文对你有...
论文阅读(三)—— Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition 代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 ...
因此,可以进一步使用上述的深度可分离channel-wise卷积来进行优化,而这里由于池化和全连接之间没有使用激活函数或BN等操作,采用常规的三维卷积进行实现更高效。 假设输入特征图为m×df×dfm×df×df,类别数为nn,深度卷积或全局池化可以认为是卷积核大小为df×df×1df×df×1,权重固定为1/d2f1/df2的三维卷积,...
原文地址:《Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction》 代码地址:https://git.io/Distille(由原文提供,好像打不开了) 该文发表在ICCV2021上。文章针对密集性预测任务(dense prediction)提出一种简单而有效的蒸馏方式,之前的知识蒸馏方式之前对于密集预测任务的蒸馏方法都是通过在空间维度上对齐老师和学...
论文代码:https://github.com/HongyangGao/ChannelNets Introduction 深度可分离卷积能够减少网络的计算量和参数量,其中point-wise卷积占据了大部分参数量,论文认为网络轻量化的下一个核心在于改变输入到输出的稠密连接方式。为此,论文提出channel-wise卷积的概念,将输入输出的维度连接进行稀疏化而非全连接,区别于分...
论文代码:https://github.com/HongyangGao/ChannelNets Introduction 深度可分离卷积能够减少网络的计算量和参数量,其中point-wise卷积占据了大部分参数量,论文认为网络轻量化的下一个核心在于改变输入到输出的稠密连接方式。为此,论文提出channel-wise卷积的概念,将输入输出的维度连接进行稀疏化而非全连接,区别于分...
代码:https://git.io/Distiller 编辑:牛涛 将中间特征作为知识传授给学生网络已经被验证有效,但是直接对齐可能会强制学生网络模拟教师,相当于加上了十分苛刻的约束,可能会导致次优解。 在分割任务中,特征图的不同通道侧重于关注图像的不同区域(比如前景和背景),因此对特征图做通道蒸馏,具体方法如下图: ...
代码:https://github.com/z-x-yang/GCT 这是一个百度和悉尼科技大学合作的工作,作者指出,SENet modulate feature maps on the channel-wise level. 但是,SE 模块使用了个全连接层(FC层)处理 channel-wise embeddings,这样会产生两个问题: 在CNN中应用SE模块时,模块数量有限制。SE主要在模块上应用(Res-Block或...
channel_wise_x = tf.split(x, input_channel, axis = 3) output_channels = [] for i in range(len(channel_wise_x)): 请问老师,1、在这段代码中input_channel和len(channel_wise_x)的值是相同的吗? 2、老师,x在第4个维度上进行拆分后,得到的channel_wise_x: [channel1, channel1, …]中的每个...