特别地,是在单模型和单比例尺的情况下,EfficientDet-D7在52M参数和325B FLOPs的情况下,实现了map在 COCO数据集的最高水平(52.2),比之前最好的检测器更小,使用更少的FLOPs(325B),但仍然更准确(+0.2% mAP)。2.背景 近年来,在更精确的目标检测方面取得了巨大的进展;同时,最先进的物体探测器也变得越来越
在工业生产过程中，产品质量检测是保证产品质量的重要环节。EfficientDet 可以应用于工业生产线上，对产品进行实时的缺陷检测。无论是电子产品的电路板焊接缺陷，还是机械零件的表面瑕疵，EfficientDet 都能快速、准确地检测出来。通过自动化的缺陷检测，能够提高生产效率，降低人工检测成本，同时确保产品质量的稳定性和一致性。
EfficientDet模型原理详解+源码复现教程,手把手带你基于EfficientDet训练自己的数据集,究极通俗易懂!共计9条视频,包括:01 EfficientDet检测算法、01 DETR目标检测基本思想解读、02 整体网络架构分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
可以看到,由efficient-det生成的模型,在一定的参数量下达到了很好的效果,EfficientDet-D6只使用了上一个最好检测器13分之一的参数量,准确率依然可以高出0.2%。 图中展示了FPN以及他的一些变种,还有作者这次提出的BIFPN,FPN其实就是对特定的卷积层提取的特征进一步进行融合的过程,这个过程可以用下面的公式表示,其实...
EfficientDet的主要特点 复合缩放:EfficientDet通过复合缩放策略统一地调整深度、宽度和输入分辨率,确保了不同规模的模型在性能上的一致性。 BiFPN:该模型引入了一种新的特征金字塔网络,支持高效的数据融合,提升了不同尺度特征的融合能力。 轻量化:与传统的目标检测模型相比,EfficientDet在参数量和计算量上有显著的优势,适...
efficientdet简介 EfficientDet是一种高效目标检测算法,由谷歌公司在2019年提出并发表在CVPR上。它结合了EfficientNet作为骨干网络和BiFPN作为特征金字塔网络进行目标检测。EfficientNet是一种高效的卷积神经网络结构,可以在保持准确度的前提下显著减少模型参数和计算量。BiFPN是一种双向特征金字塔网络,可以有效地提取多尺度的特征...
EfficientDet模型原理详解+源码复现教程,手把手带你基于Efficie 人工智能与Python 编辑于 2025年01月22日 22:04 源码资料+AI精选资料包 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发
leaf spine网络架构 efficientdet网络结构 TensorFlow 实现 PyTorch 实现 EfficientDet 是目前最优秀的检测器,backbone 是基于 depthwise separable convolution 和 SE 模块利用 AutoML 搜索出来的,EfficientDet 出彩的地方在于设计了高效的 FPN 结构,即 BiFPN。 摘要...
另外,关于BiFPN的设计原理和改进方法,可以参考名为"EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection"的原始论文中的相关章节,以及其引用的其他相关文献。这些文献包括关于特征金字塔网络和目标检测算法的研究成果,对理解EfficientDet的设计思想和技术细节有很大帮助。 总的来说,EfficientDet的设计和实现涉及到多个领域的...
基于优化和EfficientNet主干,作者开发了一个新的目标检测器,称为EfficientDet,在广泛的资源约束下,它始终比现有技术获得更好的效率。 1. Introduction 引言部分主要介绍了目标检测中模型效率的重要性,并提出了一种用于提高效率的神经网络架构设计选择。 论文中首先提出了一种加权的双向特征金字塔网络(BiFPN),可以方便快速...