他们将这一特征金字塔架构命名为 NAS-FPN。 实验 这一部分描述了学习一个 RNN 控制器来发现 NAS-FPN 架构的神经架构搜索实验。然后,研究者证明了他们发现的 NAS-FPN 在不同的骨干模型和图像大小下都能很好地工作。在金字塔网络中,通过改变叠加层数和特征维数,可以很容易地调整 NAS-FPN 的容量。此外,作者还在实验...
在NAS-FPN中,它搜索的是一个可以重复的FPN模块。通过控制这个模块的重复次数我们可以在速度和精度之间做一个权衡。它的另一个作用是可以early-exit或者叫做anytime-prediction,anytime-prediction [7]是指我们可以根据计算资源的不同来在不同的阶段输出预测结果。NAS-FPN的骨干网络使用的是RetinaNet[8],在RetinaNet中...
NAS-FPN(Neural Architecture Search for Feature Pyramid Network)是一种通过神经结构搜索(NAS)得到的FPN变体。它通过在大规模搜索空间中寻找最优的网络结构,实现了对FPN的自动优化。NAS-FPN能够在保证性能的同时,减少网络复杂度,提高计算效率。 BiFPN BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)是一种在PANet基础上进...
为了寻找到更优的FPN,论文中提出了利用神经架构搜索(NAS),NAS在给定的搜索空间中选择最佳的模型结构训练控制器。这个过程使用的了强化学习技术,控制器用子模型在搜索空间中的精度作为奖励信号来更新参数。因此通过反复试验,控制器不断的学习,最终会生成更好的结构。
谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型。长这样: △看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈Mask-RCNN;也超过了另外两只行业精英:FPN和SSD。 模型叫做NAS-FPN。大佬Quoc Le说,它的长相完全在想象之外,十分前卫: ...
这篇论文是NAS诞生以后在FPN的设计上的发力,其实就是优化FPN,这段时间目标检测学术方面的创新中提升效果比较明显的基本都是基于FPN的改进,例如前段时间刚提出的DetectoRS(提出递归FPN),还有efficientdet的BiFPN。 需要注意的是:NAS自从诞生以后,总体结构已经不怎么变了,现在的NAS已经是把它应用到各个方面:如backbone、FP...
NAS-FPN(Neural Architecture Search for Feature Pyramid Networks)是一种通过神经网络架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)技术自动学习最优特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构的方法。FPN是目标检测领域中常用的一种结构,旨在通过多尺度特征融合来增强网络对不同大小目标的检测能力。NAS-FPN利用NAS...
NAS-FPN 网络架构Neural Architecture Search framework 的设计参考 google 自家论文 NAS。使用 RNN（相当于控制器）来学习变长的字符串生成神经网络的结构和联通性。在学习过程中会产生需要子网络（child network），训练这些子网络会得到它们的精度值，用这些精度值来作为强化学习中的“奖励”（reward），然后计算 ...
NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection Summary 目前最先进的卷积结构用于目标检测是手工设计的。 在这里,我们的目标是一个更好的学习可扩展特征金字塔结构,用于目标检测。在一个覆盖所有交叉尺度连接的可扩展搜索空间中,采用神经网络结构搜索,发现了一种新的特征金字塔结构。架构名...
FPN：PAN、NAS-FPN、FCFPN、Simple-PAN、BiFPN FPN：PAN、NAS-FPN、FCFPN、Simple-PAN、BiFPN FPN ⽅框⾥表⽰top down⾥每层有两个卷积操作 PAN：添加⼀个 bottom up线 NAS-FPN：基于搜索结构的FPN Fully-conencted FPN：全连接的FPN Simple-PAN BiFPN 注意两个箭头，从P6到bottom up 和top -down...