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、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...
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,...
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都只有一次top-down和botton-up路径,为了进行公平的比...
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...
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 ...
文章目录1、论文总述2、各式各样的FPN及其效果3、BiFPN设计的心路历程4、WeightedFeatureFusion4、EfficientDets家族的网络结构图5... andNAS-FPN, but withthecostofmore parameters and computations.Toimprovemodelefficiency EfficientDet architecturesearchtofind an irregularfeaturenetwork topology and thenrepeatedlyappl...
原来的YOLOv1准确度还不够高,所以在YOLOv2和后面的版本中,他们改进了网络设计,比如加入了anchor boxes(一种框架技术),还修改了损失函数。 这些改进就是为了让检测更准确。 第三个问题是如何有效地处理不同大小的对象。 在YOLOv3及其后续版本中,他们采用了多尺度检测策略,这样就能更好地在不同大小的图像上检测到...
FPN:PAN、NAS-FPN、FC FPN、Simple-PAN、BiFPN 2020-08-06 09:23 −... yunshangyue 1 7154 团队技术支持 2019-11-27 17:17 −本网页为团队的技术支持网址,如果在我们开发的游戏中遇到任何问题,欢迎联系我们! QQ:2535510006 邮箱:2535510006@qq.com... ...
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...