多尺度密集网络-MSDNet(Multi-Scale Dense Network with Transformer-based Inception Architecture)是一种深度学习神经网络,它旨在解决在图像分类任务中存在的上下文信息缺失的问题。MSDNet使用了基于transformer的inception模块来捕捉图像多个尺度上的丰富特征,从而提高了模型对于不同尺度的边界框定位和分类的性能。同时,MSDNet...
本文讲述康奈尔大学、复旦大学、清华大学和Facebook人工智能研究(FAIR)联合开发的多尺度密集网络MSDNet，该网络在2017年CVPR和2018年ICLR中被提出，得到广泛关注与引用。MSDNet旨在通过构建多尺度密集网络，以适应不同计算资源的设备进行图像分类任务。在网络中，训练多个不同资源要求的分类器，使得高性能计算设备...
MSDNet的性能与110层ResNet相当,仅使用十分之一的算力。 MSDNet的效率比DenseNets,Stochastic Depth Networks,Wide ResNets和FractalNets高出5倍。 与任何时间预测设置的结果相似,MSDNet具有多个中间分类器,其性能显著优于ResNetsMC和DenseNetsMC,这进一步证明了MSDNet中的粗粒度特征对于早期层的高性能非常重要。 5.5. ...
MSDNet的一个重要特点就是有多个分类器,样本在测试时如果从浅层分类器输出自然其flops会比较小,所以在模型结构确定下来后对于模型flops的计算主要取决于有多少个分类器,在逐层计算flops与prams的过程中,如果遇到Liner层,就会输出一次结果。也就意味着整个网络模型根据classifer位置的不同来确定flops的大小。对于anytime的...
本文提出的RANet可以同时实现MSDNet中采用的深度自适应和分辨率自适应,上显示了MSDNet(左)和RANet(右)之间的主要区别。在RANet中,具有小尺度输入的Dense Blocks被依次激活,深度自适应在单个尺度内进行。 如果前一个子网络不能进行高置信度的预测,则输入样本将传播到下一个子网络,并重复深度自适应的过程,直到预测置信...
MSDNet的⼀个重要特点就是有多个分类器，样本在测试时如果从浅层分类器输出⾃然其flops会⽐较⼩，所以在模型结构确定下来后对于模型flops的计算主要取决于有多少个分类器，在逐层计算flops与prams的过程中，如果遇到Liner层，就会输出⼀次结果。也就意味着整个⽹络模型根据classifer位置的不同来确定flops的...
论文笔记:MSDNet动态部分代码详解《Multi-scale Dense Networks for Resource Efficient Image Classification》 2020-10-15 18:12 − ... Liuyangcode 0 1432 相关推荐 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 2019-12-11 21:25 − ### 1. 摘要 >作者提出了一系...
上图和表中的图形和数值说明分别显示了使用IR-MSDNet的不同模块在TNO数据集上的性能。有四种不同的条件情况:没有多尺度特征和CWA,没有边缘特征,没有IR特征,和IR-MSDNet。每个模块的有效性可以从四种情况下的每个度量的值中看出。可以看出,如果没有红外特征,所有指标都会下降。这意味着红外特征是最重要的特征。此外...
MSDNet for Medical Image Fusion Xu Song, Xiao-Jun Wu(B), and Hui Li Jiangsu Provincial Engineering Laboratory of Pattern Recognition and Computational Intelligence, School of IoT Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China xiaojun wu jnu@163.com Abstract. Considering the DenseFuse only ...
https://github.com/gaohuang/MSDNet【400+】 Citation:200+ Introduction# Motivation# 样本难度分布不均:数据集中存在极少量hard样本,导致如果需要整体提高准确率需要使用超大的网络来进行分类,如下图中2张马的样本,左边是eazy的马,右边是hard的马;而超大的网络会为了分类极少数hard样本,而在大多数eazy样本数浪费...