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选择最佳的模型结构训练控制器。这个过程使用的了强化学习技术,控制器用子模型在搜索...
1、论文总述 NAS的全称:Neural Architecture Search 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...
Global Pooling in NAS-FPN 论文引用了 18 年的一篇论文 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation。此操作是原文中 Global Attention Upsample 的一部分,是一个基于注意力的上采样的改进。 对于一高一低的两个特征图输入,高维度高语义输出不仅做 element-wise add 的特征融合,也会多出一条支路,产生一个...
文章目录 1、论文总述 2、 Binary operations 3、Merging cell 4、the architecture of the FPN can be stacked repeatedly for better accuracy 5、What makes a good feature pyramid architecture? 6、how to control the model... 查看原文 论文阅读:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection ...
注:论文使用提出的pRoI生成器训练Faster R-CNN,与传统训练相比,针对低IoU可获得更好或同等的性能,而针对Pascal VOC和MS COCO数据集针对较高IoU进行训练时则可获得显著改善。 【4】MFPN:多种结构的新型混合特征金字塔网络 《MFPN: A Novel Mixture Feature Pyramid Network of Multiple Architectures for Object Det...
论文笔记:AugFPN: Improving Multi-scale Feature Learning for Object Detection (不同尺度的特征组合),来提升对不同尺度(大小)的目标的检测鲁棒性。而FPN是其中的代表性工作 本文对FPN进行了分析,找到了其中的一些设计上的缺陷针对缺陷提出了3个改进点,也正是AugFPN的3个...,并且尺度大,信息更细腻,对小目标更敏...
1. NAS-FPN 论文:https://arxiv.org/abs/1904.07392; Git非官方开源代码:https://github.com/DetectionTeamUCAS/NAS_FPN_Tensorflow; NAS-FPN结构并不复杂,基本沿用了RetinaNet的网络架构:1. Backbone网络生成feature maps;2.用NAS-FPN取代原有人工设计的FPN结构,跨尺度将低层high resolution的特征图与高层high ...
所以回到NAS-FPN来看,global pooling 就是一个如上图的结构,不同的是移除了可训练部分,就成了原文...
但是沿用了DARTS的框架;再比如这篇NAS-FPN [4],沿用的是AmoebaNet,但是在FPN的merge上做文章。
AutoML&NAS已经发展的十分迅速,本文主要翻译自一篇比较新的综述论文(AutoML: A Survey of the State-of-the-Art),文章对主要对原文的结构和主要内容进行了梳理和解读。 四. 模型选择 数据完了特征,特征也完了,就要生成模型并设置超参数了。 模型选择有两种两方法: ...