这篇文章介绍的NAS-FPN则是自动的对这种融合策略进行搜索,从而得到优于FPN和PANet的融合策略。 1. 算法详解 1.1 基本框架 NAS-FPN采用了和NAS相同的算法流程,如图1所示。它由一个控制器和一个评估器组成:其中控制器是一个RNN,用于根据评估器得到的结果来生成新的网络结构;而评估器则对控制器生成的网络就行效果...
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...
NAS-FPN 讲完了 NASNet,NAS-FPN 的理解就要简单不少了。CIFAR10 抽象模型中有 Cell,NAS-FPN 中也有 Cell,只不过对应的输入输入不同。NAS-FPN 的 Cell 始终是多对多关系,并且也是像可以像 Normal Cell 重复多次一样堆砌。首先看 FPN。 Feature Pyramid Network 对于一个 Backbone 不同层级的特征,全部提取出来...
显然,这种尺度可变的backbone构建的搜索空间非常巨大,因此这篇论文同样采用了NAS进行搜索,和NAS-FPN[3]一样也是在RetinaNet基础上进行的,但是不同的是这篇论文是直接在COCO检测数据集上进行训练的,把编码器和解码器合二为一进行搜索,也就是说这篇论文可以减轻对ImageNet预训练的依赖。 以ResNet-50为基准,并使用Res...
通过上述改进,SM-NAS在准确性和推理时间方面都得到了一定的提升,与FPN、Mask R-CNN这些经典模型相比,在推理时间相同的条件下,mAP均得到了提升。 改进点: 1.采用结合结构级和模块级的两阶段搜索策略。 2.训练backbone时不基于预训练模型。 3.在模块级别搜索过程中采用了GN+WS的策略。
谷歌大脑提出NAS-FPN:这是一种学会自动架构搜索的特征金字塔网络 图像识别 作者:Golnaz Ghaisi、Tsung-Yi Lin、Ruoming Pang、Quoc V. Le 机器之心 2019-05-07 9790 鸡生蛋与蛋生鸡,纵览神经架构搜索方法 神经网络深度学习自动化机器学习 深度学习在感知任务中取得的成功主要归功于其特征工程过程自动化:分层特征...
神经网络架构搜索(NAS) 自 2016 年提出以来就广受关注,很多工作通过设计搜索空间,提升搜索算法等提升 NAS 的精度。今天这篇文章主要研究如何将 NAS 用于数据缺失的情况,文中提出 data-free NAS,该架构仅需要一个预训练模型,就可以自动进行网络搜索。目前该方法主要研究图片领域。
Featurefusion neck(FPN属于这类) RPN RCNN head 等多个模块组成。每种不同的模块都有一堆设计和结构。之前一些NAS结合Object Detection问题的论文只关注设计一个模块的设计(比如backbone,feature fusion neck),而忽视了整个系统之间的平衡。 2. 核心假设 ...
...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。...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。...传统FPN结构: [image.png] 图(b-f)为NAS通过RNN控制器在训练过程中发现的...