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...
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...
自从NAS for RL 在2016 年提出后,NAS 思想的应用在深度学习领域模型结构的生成上取得了很好的效果。例如,在 2017 年的时候,论文 NAS for Image 基于NAS 生成的 cell(也就是 NASNet,下文会讨论)所组成的 FasterRCNN 模型,在 COCO Dataset 的 mAP 上有 4% 的涨点。在今年早些时候,论文 NAS for FPN 所产出...
BiPFN的3处网络结构修改应该是以NAS-FPN 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...
[5] 出来,然后今年又搜了一个auto-deeplab[1];大家都知道FPN很work,所以NAS就干脆直接搜multi-...
[5] 出来,然后今年又搜了一个auto-deeplab[1];大家都知道FPN很work,所以NAS就干脆直接搜multi-...
一个月内 Amusi 整理了目标检测(Object Detection)较为值得关注的论文: 一文看尽10篇目标检测最新论文(SpineNet/AugFPN/LRF-Net/SABL/DSFPN等) 一文看尽16篇目标检测最新论文(ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/DIoU Loss等) 恰逢2019年即将结束,本文再次更新近期值得关注的最新检测论文。这次分享的paper将同步推送到 gi...
注:又一篇用NAS做目标检测的论文,在COCO上可达42.8mAP/20FPS!最高可达45.9mAP,优于同类的NAS-FPN和DetNAS SM-NAS Pipeline 【3】基于PSNet和边框回归的弱监督目标检测(WSOD) 《WSOD with PSNet and Box Regression》 时间:20191127 作者团队:清华大学
注:又一篇用NAS做目标检测的论文,在COCO上可达42.8mAP/20FPS!最高可达45.9mAP,优于同类的NAS-FPN和DetNAS 基于PSNet和边框回归的弱监督目标检测(WSOD)《WSOD with PSNet and Box Regression》时间:20191127 作者团队:清华大学 链接:arxiv.org/abs/1911.1151...注:性能优于WSRPN、PCL等弱...
注:又一篇用NAS做目标检测的论文,在COCO上可达42.8mAP/20FPS!最高可达45.9mAP,优于同类的NAS-FPN和DetNAS SM-NAS Pipeline 【3】基于PSNet和边框回归的弱监督目标检测(WSOD) 《WSOD with PSNet and Box Regression》 时间:20191127 作者团队:清华大学