神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)已经在图像分类领域取得了巨大的进展,典型的网络有NAS系列[2,3,4],EfficientNet,MobileNetv3,AmoebaNet等。从名字就可以看出本文要介绍的NAS-FPN[1]就是使用NAS技术对FPN[5]的架构进行优化。 在目标检测中,不同尺度的特征在建模语义信息和细节信息上具有不同的表现,因此...
NAS-FPN NAS-FPN(Neural Architecture Search for Feature Pyramid Network)是一种通过神经结构搜索(NAS)得到的FPN变体。它通过在大规模搜索空间中寻找最优的网络结构,实现了对FPN的自动优化。NAS-FPN能够在保证性能的同时,减少网络复杂度,提高计算效率。 BiFPN BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)是一种在PANe...
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空间中的精度作为奖励信号来更新参数。因此通过反复试验,控制器不断的学习,最终会生成更好的结构。
谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型。长这样: △看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈Mask-RCNN;也超过了另外两只行业精英:FPN和SSD。 模型叫做NAS-FPN。大佬Quoc Le说,它的长相完全在想象之外,十分前卫: ...
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在搜索过程中会给定(merg...
当前目标检测网络中采用特征金字塔网络(FPN)结构解决多尺度的问题,但是这些 FPN 都是人工事先设计,并不一定是最优的结构。为了更灵活地获得更优的 FPN 结构,该文章首创性地提出了采用神经架构搜索(NAS)的方式定制化地构建 FPN,该结构又称 NAS-FPN。
NAS-FPN 网络架构Neural Architecture Search framework 的设计参考 google 自家论文 NAS。使用 RNN（相当于控制器）来学习变长的字符串生成神经网络的结构和联通性。在学习过程中会产生需要子网络（child network），训练这些子网络会得到它们的精度值，用这些精度值来作为强化学习中的“奖励”（reward），然后计算 ...
FPN:PAN、NAS-FPN、FC FPN、Simple-PAN、BiFPN FPN 方框里表示top down里每层有两个卷积操作 PAN:添加一个 bottom up线 NAS-FPN:基于搜索结构的FPN Fully-conencted FPN:全连接的FPN Simple-PAN BiFPN 注意两个箭头,从P6到bottom up 和top -down的两个箭头,这就是Bi的意思。