NanoDet-Plus的训练辅助模块 与之前的这些工作不同的是,NanoDet-Plus中设计了一种更为简单也更为轻量的训练辅助模块Assign Guidance Module(AGM)并配合动态的软标签分配策略Dynamic Soft Label Assigner(DSLA),来解决轻量级模型中的最优标签匹配问题。NanoDet-Plus的整体架构如下图所示: NanoDet-Plus整体架构图 AGM仅...
NanoDet-Plus的训练辅助模块 与之前的这些工作不同的是,NanoDet-Plus中设计了一种更为简单也更为轻量的训练辅助模块Assign Guidance Module(AGM)并配合动态的软标签分配策略Dynamic Soft Label Assigner(DSLA),来解决轻量级模型中的最优标签匹配问题。NanoDet-Plus的整体架构如下图所示: NanoDet-Plus整体架构图 AGM仅...
先看看整个模型的架构图: NanoDet-Plus架构图,图源作者知乎 直观来看,最大的不同就是新增的Assign Guidance Module模块。检测框架还是FCOS式的一阶段网络,neck改为了GhostPAN,同时摒弃了FCOS的标签分配策略转向动态软标签分配并加入辅助训练模块也就是前述的AGM,它将作为教师模型帮助head获得更好的训练。头部的回归和标...
考虑到两个子网络的互补性,构建了双向融合模块(Bi-FM),以增强两条路径之间的通信,从而促进可变分辨率特征之间的信息流。尽管DPNet的Backbone相对于单路径结构几乎具有重复的形状,但计算复杂性和网络大小并未显著增加。 另一方面,为了提高整个DPNet的表示能力,开发了带有轻量化自相关模块(LSCM)的ShuffleNetV2 UNit,从而...
简介:超轻目标检测 | 超越 NanoDet-Plus、YOLOv4-Tiny实时性、高精度都是你想要的!(一) 近年来,压缩高精度卷积神经网络(CNNs)在实时目标检测方面取得了显著进展。为了加快检测速度,轻量级检测器采用单路径主干,卷积层数较少。然而,在连续的池化和下采样操作中,单路径架构总是带来粗糙和不准确的特征图,这很不利于...
NanoDetPlus 模型模型训练 NanoDet基于NCNN + Vulkan部署 OpenCV 用于Android版本图像处理 CameraX用于驱动获取相机帧及预览 renderScript用于YUV转成RGBA 源码地址 求Star :https://github.com/riskycheng/DetectX 难点 当前深度学习模型多是使用python进行训练并推理运行,在实验阶段有较高的效率,但是无法直接部署到端侧设...
PicoDet在原本NanoDet的3层特征基础上增加了一层下采样特征,为了能够赶上其性能,NanoDet-Plus中也采取了这种改进。这部分操作增加了大约0.7mAP。 3.3 Backbone改进 在过去的一年里,也涌现出了很多很强的轻量级检测backbone,比如FaceBook的FBNetV5和某度在PicoDet里使用的ESNet,这些backbone都依托网络结构搜索 Neural Arc...