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...
1、论文总述 CSPNet全称是Cross Stage Partial Network 本篇论文的出发点是要提升CNN的学习能力,大致思想是减少反向传播时的梯度的重复(梯度组合更加丰富同时还能减少计算量),实现方式是通过将浅层的feature map一分为二(这个分就是CSP中的P:Partial ),一半去经历block,一半是直接concat到block的output;阅读论文时感...
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...
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...
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...
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以保证准确率...
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以保证准确率...
论文笔记(十二)【CSPNet】CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
CSPNet作为DenseNet的升级版，通过改进信息流和优化梯度路径，提升网络学习能力，同时在处理速度和内存效率上有所提升。尤其在目标检测任务中，CSPNet实现了轻量化设计，取得了卓越的性能。论文核心是解决计算负担过重的问题，提出跨阶段局部网络(CSPNet)，通过分割和整合特征图，降低了20%的计算量，保持甚至...
CSPNet,作为DenseNet的升级版本，通过改进密集块和过渡层的信息流，优化梯度反向传播路径，实现了更高效的学习和处理性能。在目标检测任务中，CSPNet展现了轻量化设计的优势，表现出卓越的性能。本文的核心在于提出跨阶段局部网络（CSPNet），以解决网络架构推理计算的问题，特别是通过减少重复梯度信息，有效提升...