EfficientDet

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了EfficientDet相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf

Efficientnet的延续,提出了更快、更容易的多尺度融合BiFPN;提出了在backbone,feature network,box/class prediction上,

统一扩展模型的方式(仍然是调整width, resolution, depth)。

1、BiFPN

     当前的一些FPN变种,f为作者提出的bifpn,其实是PANet的简单变种。

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   特征加权融合

        FPN的特征融合方式中,对不同分辨率的特征都是相同权重。

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     本文使用加权的特征融合方式,并提出了三种方法,其中第三种方法在速度和精度上综合最好。

 

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   加权后的融合方式

 

 

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2、EfficientDet

    (1)结构图

             可以看到,bifpn layer和class/box predict是重复的多个个layer构成的。

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    (2)结构扩展

                 backbone使用efficientnet系列;

             bifpn中,宽度和深度按照如下方式增加;

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     box/cls prediction

            宽度跟bifpn保持一致,线性增加深度

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          输入分辨率

 

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参考 https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf

 

 

 

 

 

   

 

以上是关于EfficientDet的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章