最近的EfficientNets通过联合扩大网络的宽度、深度和分辨率,在图像分类中实现了显著的模型效率。该文章通过对目标检测器的各种设计选择进行系统研究,提出了一种用于目标检测的复合缩放方法,同时扩大了分辨率、深度和宽度,从而在准确性和效率方面取得了更好的结果。 3.BiFPN 首先制定多尺度特征融合问题,然后介绍提出的 BiFPN...
1、论文总述本篇论文是Google提出的EfficientNet的兄弟篇,看这篇论文之前建议先看EfficientNet。 文章的主要贡献有两点:一提出weighted的BiFPN,更好地进行特征融合,这也是好多大模型的出发点;二是根据Efficie…
【论文-笔记】CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection (此博客只是为了使自己尽快理解此篇论文的思想,所以可能直接复制了别人的翻译原话,见谅) CornerNet-Lite是CornerNet的两种有效变体的组合:CornerNet-Saccade和CornerNet-Squeeze,前者使用注意机制(attention)消除了对图像的所有像素进行处理的需要,将...
最后,我们还观察到最近推出的EfficientNets[39]比以往常用的骨干网络效率更高。结合EfficientNet骨干网络与我们提出的BiFPN和复合缩放,我们开发了一种名为EfficientDet的新型目标检测器系列,其在参数和FLOP数远远少于以往的目标检测器的情况下,始终能够实现更好的准确性。图1和图4显示了在COCO数据集[25]上的性能比较。在...
论文题目:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1911.09070v1.pdf (非官方)源码地址: (1) Pytorch版:https://github.com/toandaominh1997/EfficientDet.Pytorch (2) Keras&&TensorFlow版:https://github.com/xuannianz/EfficientDet ...
简介:Paper之EfficientDet: 《Scalable and Efficient Object Detection—可扩展和高效的目标检测》的翻译及其解读—续篇 导读:2019年11月21日,谷歌大脑团队发布了论文 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 。 Google Brain 团队的三位 Auto ML 大佬 Mingxing Tan Ruoming Pang Quoc V. Le 最近在 ...
论文题目:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1911.09070v1.pdf (非官方)源码地址: (1) Pytorch版:https://github.com/toandaominh1997/EfficientDet.Pytorch (2) Keras&&TensorFlow版:https://github.com/xuannianz/EfficientDet ...
Paper之EfficientDet: 《Scalable and Efficient Object Detection—可扩展和高效的目标检测》的翻译及其解读 导读:2019年11月21日,谷歌大脑团队发布了论文 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 。 Google Brain 团队的三位 Auto ML 大佬 Mingxing Tan Ruoming Pang Quoc V. Le 最近在 Arxiv 上发表...
[论文解读]arXiv 219|EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文题目:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1911.09070v1.pdf (非官方)源码地址: (1) Pytorch版:https://github.com/toandaominh1997/EfficientDet.Pytorch (2) Keras&&TensorFlow版:https://github.com/xuannianz/...