FPN的三个缺陷也正好对应着这三个阶段: 1. 特征混合之前 我们知道,FPN在特征混合之前,backbone的不同stage学习到的特征需要先经过11卷积进行一个降维,降到通道数相同才能进行特征相加。然而不同stage学习到的特征感受野是不一样的,包含的语义信息也不同。把两个语义信息差距较大的特征直接相加,势必会减弱多尺度特征...
整体结构的缺点:当网络层数很深的时候,整体结构就需要很长时间去一点点搜索(因为整个网络的每个小部分都要单独搜索)。除此之外,这种耗时且精细的搜索就会导致网络结构的“过拟合”,即搜搜出的网络结构只能针对训练时的数据集,应对更大的数据集或者其他任务时就没有足够的可移植性。(这点很要命的,考虑到现在都是...
当前的搜索空间碍于人们对神经网络编码的预定义,会遇到以下三个缺点: 不同工作对网络的编码不能通用搜索空间的原子是预定义的操作层(卷积,池化),则无法出现崭新的操作层(比如人们提出空洞卷积和深度可分离卷积)搜索空间上网络结构也有人为的先验,很新颖的模型结构也无法发现(跳接,Concat等结构)。 7.5 其他领域 现...
宽而浅的单元(采用channel个数多,但层数不多)在训练过程中更容易收敛,但是缺点是泛化性能很差。...NAS-RLNAS-RL发现神经网络的结构可以用一个变长字符串来描述,这样的话就可以使用RNN来作为一个控制器生成一个这样的字符串,然后使用强化学习算法来优化控制器,通过这种方法得到最终最优的网络架构...为了解决以上...
标题:腾讯云TDP-腾讯云云服务器CVM和腾讯云文件存储CFS功能展示发布时间:2021年12月14日简介: 通过使用CVM和CFS之间的配合 可以统一管理海量文件 同时依赖CFS的弹性性能特性 可以最高在腾讯云内网体验到...10Gbps的文件传输带宽标签:云服务器CVM;文件存储CFS;命令行工具TCCLI !...//10.8.2.7/7jia0fpn /tencentcloud...
对输入图像变换分辨率是使网络获得多尺度检测性能的有效方法,但其缺点也同样明显:要花费大量的时间训练网... FPN对于目标检测的优点 之前没细想,以为FPN只是做了一个多尺度融合,没想到FPN在目标检测中解决了一些关键问题。 参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/55824651 (1)多尺度信息融合 同时融合了低层的细节信息和...
整体结构的缺点: 当网络层数很深的时候,整体结构就需要很长时间去一点点搜索(因为整个网络的每个小部分都要单独搜索)。除此之外,这种耗时且精细的搜索就会导致网络结构的“过拟合”,即搜出的网络结构只能针对训练时的数据集,应对更大的数据集或者其他任务时就没有足够的可移植性。(这点很要命的,考虑到现在都是拿...
相比Deformable-FPN-FCOS就只有1个点的提升。 四、总结分析 优点:NAS在检测上的应用,期待未来能够直接在大数据集(COCO)上进行搜索,结果肯定会更好。 缺点:相比NAS-FPN,没有太大的创新点,性能提升去除deformable卷积的影响,涨点相对不是很明显,最后,没有给出搜索的head结构,特别是共享权重的部分。
结构:backbone + decoder(FPN + prediction heads) backbone:输出C=\{\mathrm{c_3,c_4,c_5}\} FPN:输出P=\{\mathrm{p_3,p_4,p_5,p_6,p_7}\} prediction head:各个head(最后几层)共享参数 FPN Search Space basic block:从sampling poolX中选择2个layer\mathrm{x_1},\mathrm{x_2},然后选择...