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神话纪元,学界 | Facebook、谷歌别离改善何恺明 FPN 作业,连城诀

原标题:神话纪元,学界 | Facebook、谷歌别离改善何恺明 FPN 作业,连城诀

导读:

学界 | Facebook、谷歌分别改进何恺明 FPN 工作...

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AI 科技谈论按:在核算机视觉范畴中,多维度方针检测一向被用作输入以生成反映不同维度信息的特征组合,这种办法能够有用表达图片上的各种维度特征,但是却对硬件核算才能及内存大小有较高要求,因而只能在有限的范畴内部运用。Facebook 于 2016 年在论文《丧尸谷Feature Pyramid Networks for Object De柱组词tection》中提出的 FPN,经过运用惯例 CNN 模张郦谋型内部从底至上各个层对同一 scaleSpyNote 图片不同维度的特征表达结构,提出了一种可有用在单一图片视图下生成对其的多维度特征表达的办法。近期,Facebook 和谷歌连续发布了根据 FPN 的改进工作,咱们将之收拾如下。

201cqaso8 年头,Facebo神话纪元,学界 | Facebook、谷歌分别改进何恺明 FPN 作业,连城诀ok 还在论文《Panoptic Segmenta盐组词tion》中对全景切割 Panoptic Segmentation 使命进行了研性交流究,并提出了自己的处理方案 Panoptic FPN。因为全景切割使命近期开端变得抢手,Facebook 考虑把 FPN 模型用于一次性处理全景切割使命神话纪元,学界 | Facebook、谷歌分别改进何恺明 FPN 作业,连城诀,所以在本年 ca45291 月发布了《P神话纪元,学界 | Facebook、谷歌分别改进何恺明 FPN 作业,连城诀anoptic Feature Pyramid Networks》,以下为论文摘要:

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咱们近期引介的全景切割使命,成功引起了社区关于一致实例切割与语义切割使命的爱好。但是,当时用于处理该联合使命的最先进办法,仍然运用的是独立且不类似的网络,因而未具有相应的同享核算。在这项工作中,咱们的方针是在架构层面一致李沙晏子这些办法神话纪元,学界 | Facebook、谷歌分别改进何恺明 FPN 作业,连城诀,为两个使命规划一个一致的网络。咱们将作为语义切割办法分支里教师的同享特征金字塔网络(FPN)与 Mask R-CNN(一种盛行的实例切割办法)进行结合。令人惊奇的是,这个简略的基线不仅对示例切割使命有用,并且还产生了一种轻量级、功能拔尖的语义切割办法。在这项工作中,咱们对带有 FPN 的 Mask R-CNN 进行了具体研讨,咱们将之称为 Panoptic FPN,并成功展现关于两个使命而言,它是一个稳健且精确的基线。鉴于其有用性和概念性简略,咱们期望该办法能帮到未来的全景切割研讨。

论文链接:

https://arxiv.org/abs神话纪元,学界 | Facebook、谷歌分别改进何恺明 FPN 作业,连城诀/1901.02446

本年 4 月 16 日,谷歌接着发布一篇名为《NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid 曹嘉馨Architecture for Object Detection》论文,提出一项能够更好用于方针检测的 陈庭实NAS-FPN。该论文已被 CVPR 2019 接纳,以下为论文摘要:

现在用于物体检测的最先进卷积体系结构都是人为规划的。因而,咱们的方针是为物体检测构建一个更好的特征金字塔网络架构。咱们选用神经架构查找(Neural Architecture Search),在一个包括一切跨规划衔接的新式可扩展查找空间中发现了新的特征金字塔架拟组词构, 这个被命名为NAS-FPN的架构由自上而下和自下而上的衔接组合而成,可跨规划进行交融。与最先进的物体检测模型比较,在 RetinaNet 结构里调集了各种主干模型的 NAS-FPN 能到达更好的精确性和推迟权衡。与最先进的 SSDLite + MobileNetV2 模型比较,NAS-FPN 成功将移动检测的精度提高了 2 AP,并以 48.3 AP 成功逾越 Mask R-CNN 的检测精神话纪元,学界 | Facebook、谷歌分别改进何恺明 FPN 作业,连城诀度,并且运用的核算时刻更短。

论文链接:

https://ar神话纪元,学界 | Facebook、谷歌分别改进何恺明 FPN 作业,连城诀xiv.org/abs/190腹黑邪神狂傲妻4.07392

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