CSPNet是一种处理的思想,可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合。 下图是cspnet对不同backbone结合后的效果,可以看出计算量大幅下降,准确率保持不变或者略有提升(ps: 分类的提升确实不多) 下图是CSPNet用于目标检测的结果: AlexeyAB版本的darknet的首页就是这张图,使用CSPNet做backbone可以极大提升模型的准确率,在同等FPS...
CSPNet 是作者 Chien-Yao Wang 于2019 发表的论文 CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN。也是对 DenseNet 网络推理效率低的改进版本。 作者认为网络推理成本过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。CSPNet 通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中,在减少了计算量的同时可...
由于CSPNet可以显著「降低计算瓶颈」,精确FusionModel (EFM)可以有效降低所需的内存带宽,作者提出的方法可以在Nvidia Jetson TX2上以49 fps的速度COCO AP50实现42%。 由于CSPNet可以有效地「减少大量的内存流量」,作者提出的方法可以在Intel Core i9-9900K上以52 fps的速度COCO AP50实现40%。 三、改进方法 3.1 Cro...
CSPNet是一种处理的思想,可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合。 下图是cspnet对不同backbone结合后的效果,可以看出计算量大幅下降,准确率保持不变或者略有提升(ps: 分类的提升确实不多) 下图是CSPNet用于目标检测的结果: AlexeyAB版本的darknet的首页就是这张图,使用CSPNet做backbone可以极大提升模型的准确率,在同等FPS...
CSPNet的贡献 增强了CNN的学习能力,能够在轻量化的同时保持准确性。 降低计算瓶颈。 降低内存成本。 CSPNet介绍 作者认为在神经网络推理过程中计算量过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。CSPNet通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中,在减少了计算量的同时可以保证准确率。 CSPNet不仅仅是一个网络,更...
CSPNet，由作者 Chien-Yao Wang 在2019年发布，是对DenseNet网络推理效率低问题的改进。该论文指出，网络推理成本过高是因为优化过程中梯度信息重复导致。CSPNet通过将梯度变化集成到特征图中，既减少了计算量，又保证了准确率。CSP方法在模型计算量和运行速度上有所提升，同时不降低模型精度，是一种高效的...
深度学习:CSPNet 前言 CSPNet 是作者 Chien-Yao Wang 于 2019 发表的论文 CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN。也是对 DenseNet 网络推理效率低的改进版本。 解决的问题 由于在轻量级的网络下,他的精度会有所下降,CSPnet可以在维持足够精度的同时提升10%到20%的计算效率,同时可以...
CSPNet改进了DenseNet的结构，将浅层特征映射为两个部分，一部分通过Dense模块（Partial Dense Block），另一部分直接与输出进行concate。这样改进后的模型在ILSVRC2012分类数据集上的表现得到了提升。将CSP模型应用于ResNeXt或ResNet中，通过将上一层分为两部分，Part1不进行操作直接concate，Part2进行卷积...
CSPNet:Cross Stage Partial Network,跨阶段局部网络 作用:从网络设计角度来缓解以前推理时需要很大计算量的问题 推理计算过高的原因:由于网络优化中的梯度信息重复导致的! cspnet解决方式:通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中,在减少了计算量的同时可以保证准确率。CSPNet是一种处理的思想,可以和ResNet、ResNeXt和...
CSPNET 是使该架构能够实现更丰富的梯度组合,同时减少计算量。这个目的是通过将基础层的特征图分割成两部分,然后通过提出的跨阶段分层(cross-stagehierarchy)结构进行合并来实现的。我们的主要...。CSPNet将底层的特征图分成两部分,一部分经过denseblock和transition 层,另一部分再与transmitted feature map结合到下一阶段...