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的评估。两个模块构成一个循环的流程,两个结构相互促进,相辅相成,最终得到一个高性能的网络结构。 图1:通用RL的搜索流程 ...
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。
顾名思义,AugFPN就是在经典FPN结构的基础上做了改进。FPN网络的最大贡献就是把多尺度特征金字塔网络引入到了Faster RCNN等检测网络中,从而有效的提升了网络的检测性能 Abstract 经典的FPN网络通过利用多尺度特征学***提升了检测网络的检测性能,然而这种设计本身背后就存在一些缺陷,使得多尺度的特征不能被网络完全的利...
NAS-FPN(Neural Architecture Search for Feature Pyramid Networks)是一种通过神经网络架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)技术自动学习最优特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构的方法。FPN是目标检测领域中常用的一种结构,旨在通过多尺度特征融合来增强网络对不同大小目标的检测能力。NAS-FPN利用NAS...
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...
4.3 NAS-FPN 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 > 4.3.1 NAS-FPN算法详解 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 >上翻页区 功能呼出区 下翻页区上QQ阅读 APP听书 浏览器可能消耗较大流量, 点我立即省流量 继续浏览精彩内容 QQ阅读APP 新用户海量小说免费读 打开 在此处浏览 继续...
FPN：PAN、NAS-FPN、FCFPN、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。按理说P3-P7也是...
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...