NAS-FPN应用在RetinaNet框架中的多种backbone models(骨干模型),都有很好的准确性。在移动检测 (320x320) 比赛中,轻量版NAS-FPN+MobileNet2的移动检测精度比最好的SSDLite更好,而且所用的时间还更短。 具体细节: 1.所用的方法 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...
这个名为 NAS-FPN 的架构包含自上而下和自下而上的连接,以融合各种尺度的特征。NAS-FPN 与 RetinaNet 框架中的若干骨干模型相结合,实现了优于当前最佳目标检测模型的准确率和延迟权衡。该架构将移动检测准确率提高了 2 AP,优于 [32] 中的当前最佳模型——与 MobileNetV2 相结合的 SSDLite,达到了 48.3 AP,超...
为了实现 FPN 的可扩展性,研究者强制 FPN 在搜索过程中重复 N 次,然后连接到一个大型架构中。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。...
为了实现 FPN 的可扩展性,研究者强制 FPN 在搜索过程中重复 N 次,然后连接到一个大型架构中。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。...
NAS-FPN通过NAS得到 NAS-FPN:1个NAS-FPN包括N个FPN(feature pyramid),通过控制N可以权衡speed和accuracy(即论文题目中的scalable) FPN 输入:5个feature level\{C_3,C_4,C_5,C_6,C_7\} 输出:5个feature level\{P_3,P_4,P_5,P_6,P_7\},scale与输入相同 结构:1个FPN包括N个merging cell,N在...
在这篇论文中,谷歌大脑的 Quoc V. Le 等研究者提出了一种新的架构搜索方法 NAS-FPN。他们希望借助神经架构搜索的优势,并学习更好的目标检测特征金字塔网络架构。目前 NAS-FPN 实现了优于当前最佳目标检测模型的准确率和延迟权衡 目标检测中的神经架构搜索 ...
NAS-FPN论文笔记 。 最后,最后5个合并单元被设计为输出特征金字塔{P3,P4,P5,P6,P7}。 输出特征级别的顺序由控制器预测。 然后通过重复步骤1,2,4生成每个输出特征层,直到完全生成输出特征金字塔...NAS-FPN:一种学会自动架构搜索的特征金字塔网络 尝试神经网络搜索设计FPN,其实就是优化FPN。1.Abstract 目前最先进的...
论文: NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection 代码: (1)非官方:https://github.com/DetectionTeamUCAS/NAS_FPN_Tensorflow (2)论文中:https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/retinanet https://github.com/tensorflflow/models/tree/master/research...
本文是NAS技术在目标检测领域的开山之作,主要集中在对FPN架构的搜索。通过NAS技术搜索出的架构虽然略显凌乱,但也包含了基本的设计尝试,例如自顶向下和自底向上的特征融合,short-cut等操作。这篇论文仅仅将NAS技术应用到了特征融合层而不是整骨干网络乃至整个检测网络,表明该方向仍有很大的探索空间。 Reference [1] ...