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...
FPN:PAN、NAS-FPN、FC FPN、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的两个箭头,这就是Bi的意思。 按理说P3-P7也是bottom-up,...
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...
首先来研究过Backbone和特征融合对检测精度的影响。从ResNet50+FPN出发,先使用EfficientNet-B3替换ResNet50,map涨了3个点,参数量和FLOPS反而下降了;再进一步使用BiFPN替换FPN,直接涨了4个点,同时参数量和计算量也下降了,这可能是因为使用的是深度分离卷积。 3.1.2 BiFPN Cross-Scale Connections 原始的PANet和FPN都...
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...
总结一下这篇 paper,个人觉得就是它的 Novelty 和 EfficientDet 非常类似,都是用 NAS 的方法来搜整个目标检测的 pipeline。 EfficientDet 的搜索空间更加复杂,backbone 直接用 EfficientNet,还设计了一个专门的BiFPN,性能相对更好一点。 而这篇的优点在于分两个 stage 来搜,coarse to fine 的思想,对于目标检测这种 ...
2019-12-24 16:33 − 在实际生产中,老的NAS存储无法扩容,需要迁移到新的存储,种种原因只能前端迁移。系统:Linux 容量:1.5T 为了减少对生产系统的影响。 1、提前将老的存储数据备份到新的存储上; 2、正试割接存储时,增量更新提前备份之后生成的目录及文件;备份老的存储数据到新存储上shell。 #!/bin... ...
首先就是研究EfficientNet Backbone和BiFPN的作用,以ResNet-50为backbone的RetinaNet作为基础,逐步替换模块,结果如下: 可见,将ResNet-50替换成EfficientNet-B3,mAP直接涨了近3个点,如果再把FPN替换成BiFPN,mAP再次涨了4个点,参数量和计算量反而大大减少了,这个的减少是因为采用了depthwise separable convolution进行特征...
neck: 不用 FPN (也就是C4) ,FPN 从 P1 到 P6 的哪层进入哪层出 (P1-P5,P2-P5之类的) RPN: 不用 RPN (one-stage),RPN,Guided Anchor head: RCNN head, RetinaNet head, Cascade RCNN head (包括 cascade 的数量从2 ~ 4) 输入图片分辨率:[ 512x512,800x600,1080x720,1333x800] 把本部分的...