Cortex map situlation:正如上一节提到的,我们调整RFB参数以模拟大脑皮层图中pRF的大小和偏心率之间的比率, 这种调整使RFB最大池化性能提高0.5%(从79.1%提高到79.6%),RFB膨胀卷积性能提高0.4%(从80.1%提高到80.5%),这同样证实了本文所依据的人类视觉系统的机制。 More prior anchors:原始SSD仅在conv4_3,conv10_...
RFBNet,是一篇没有公式,通俗易懂,图文并茂,格式优雅的好文,文中提出了RFB,是一个可以集成至其他检测算法的模块,从论文的fig2、3、4、5中也很容易理解,就是受启发于人类视觉感知系统,提出的RFBNet基于SSD的backbone,结合了Inception、虫洞卷积的思想,来尽量模拟人类的视觉感知,最终实验结果也非常好。 训练也没有...
RFB模块 总结 1 本文提出RFB,受启发于人类视觉的Receptive Fields结构,不使用计算量大、层数深的主干网,通过轻量级主干网结构,结合RPB模块,也能提取到高判别性的特征; 2 RFB度量了RFs的尺度、离心率间的关系,可以生成更有判别性、更鲁棒的特征; 3将RFB集成至SSD(轻量级的VGG16做主干网),形成RFBNet,RFBNet在Paca...
作者将这样的module引入到了SSD中,很简单的思想,就是把SSD中的那些层换成了RFB层。 首先一个 BasicConv:conv + bn + relu BasicConv_dila:conv(dilation)[带空洞卷积的是不带relu的] 首先将conv4_3输入到一个RFB-s模块中,这边叫做layer_0 然后,与SSD相同也是一个base 网络层 + extras层 此时的extracs为...
该项目集合了从 2013 年 11 月提出的 R-CNN 至在近期举办的 ECCV2018 上发表的 RFBNet 等四十多篇关于目标检测的论文，相当全面。这些论文很多都曾发表在机器学习或人工智能顶会上，如 ICLR、NIPS、CVPR、ICCV、ECCV 等。正如图中红色字体标示的那样，其中也包含了很多代表性的成果，如从 R-CNN 到 Mask R-...
智慧RFBnet茶树虫害智能诊断系统是由云南农业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0851328,属于分类,想要查询更多关于智慧RFBnet茶树虫害智能诊断系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
官方源码(pytorch):https://github.com/ruinmessi/RFBNet Abstract 主要说了目前表现好的目标检测主要基于较深的网络(例如Resnet,Inception),其缺点就是大量的计算成本,速度慢。而一些轻量级的网络速度较快,但检测的精度相对不高。作者提出了RFB模块,并将它添加到SSD的顶部,构建了RFBnet。
今天为大家科普一篇ECCV 2018的一篇目标检测网络RFBNet,论文全名为:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 。这篇论文主要的贡献点主要是在SSD网络中提出了一个Receptive Field Block (RFB) ...
RFBNet 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.07767 RFBNet整体是在SSD的基础上面进行修改的 网络结构: 和SSD不同的是: 1、主干网上用两个RFB结构替换原来新增的两层。 2、conv4_3和conv7_fc在接预测层之前分别接RFB-s和RFB结构。 引入RFB的出发点通过模拟人类视觉的感受野加强网络的特征提取能力...
RFBNet检测器利用多尺度一步检测框架SSD,在其中嵌入RFB模块,使得轻量级主干SSD网络也能更快更准。RFB结构可以很容易集成到CNNs中,所以RFBNet检测网络保留了大部分SSD结构。主要修改是替换顶层卷积层为RFB,这些改动小但有用。如下图。 3.3.1.轻量级主干