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...
CSP(Cross Stage Partial Network,简称 CSPNet) 方法可以减少模型计算量和提高运行速度的同时,还不降低模型的精度,是一种更高效的网络设计方法,同时还能和Resnet、Densenet、Darknet 等backbone 结合在一起。 1,介绍 虽然已经出现了 MobileNetv1/v2/v3 和ShuffleNetv1/v2 这种为移动端(CPU)设计的轻量级网络,但是...
CSP(Cross Stage Partial Network,简称 CSPNet) 方法可以减少模型计算量和提高运行速度的同时,还不降低模型的精度,是一种更高效的网络设计方法,同时还能和Resnet、Densenet、Darknet 等backbone 结合在一起。 1,介绍 虽然已经出现了 MobileNetv1/v2/v3 和ShuffleNetv1/v2 这种为移动端(CPU)设计的轻量级网络,但是...
作者将提出的CSPNet应用于ResNet-10,ResNeXt-50,PeleeNet和DenseNet-201-Elastic,并与最新方法进行比较,实验结果示于表3。 实验结果证实:无论是基于ResNet的模型,基于ResNeXt的模型还是基于DenseNet的模型,引入CSPNet后,计算量至少减少了10%,并且精度保持不变或提高。引入CSPNet对于改进「轻量级模型」特别有用。 例如,...
CSP(Cross Stage Partial Network,简称 CSPNet) 方法可以减少模型计算量和提高运行速度的同时,还不降低模型的精度,是一种更高效的网络设计方法,同时还能和Resnet、Densenet、Darknet 等backbone 结合在一起。 1,介绍 虽然已经出现了 MobileNetv1/v2/v3 和ShuffleNetv1/v2 这种为移动端(CPU)设计的轻量级网络,但是...
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。CSP(Cross Stage Partial Network,简称CSPNet) 方法可以减少模型计算量和提高运行速度的同时,还不降低模型的精度,是一种更高效的网络设计方法,同时还能和Resnet、Densenet、Darknet等backbone结合在一起。
下图是将CSP模型应用到ResNeXt或者ResNet中: 跟CSPDenseNet一样,将上一层分为两部分,Part1不进行操作直接concate,Part2进行卷积操作。 下面是实现的cfg文件可视化图,可视化的内容是csresnet50中的一个基本模块: 3. FPN设计 论文中列举了三种FPN: 第一个如(a)图所示,是最常见的FPN,在YOLOv3中使用。(ps: YOLO...
CSP思想也可以应用到ResNet或者ResNeXt中: 总结 CSPNet和PRN都是一个思想,将feature map拆成两个部分,一部分进行卷积操作,另一部分和上一部分卷积操作的结果进行concate。 从实验结果来看,分类问题中,使用CSPNet可以降低计算量,但是准确率提升很小;在目标检测问题中,使用CSPNet作为Backbone带来的提升比较大,可以有效增强...
一、CSPNet 简介 CSPNet通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的可变性，在ImageNet数据集上具有相当、甚至更高的精度，并且在MS COCO目标检测数据集上的AP50方面显著优于最先进的方法。CSPNet易于实现，并且足够通用，可以处理基于「ResNet」、「ResNeXt」和「DenseNet」的体系结构。二、文章思路 2...
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。CSP(Cross Stage Partial Network,简称CSPNet) 方法可以减少模型计算量和提高运行速度的同时,还不降低模型的精度,是一种更高效的网络设计方法,同时还能和Resnet、Densenet、Darknet等backbone结合在一起。