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用于方针检测的池化渐进网络(Pooling Pyramid Network)

作者:admin 发布时间:2019-05-14 20:17:26 浏览次数:391
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用于方针检测的池化渐进网络(Pooling Pyramid Network)

标题:

Pooling Pyramid Network for Object Detection

作者:

Pengchong Jin, Vivek Rathod, Xiangxin Zhu

来历:

Machine Learning (cs.LG)

Submitted on 9 Jul 2018

文档链接:

arXiv:1807.03284

代码链接:

https://github.com/UKPLab/elmo-bilstm-cnn-crf

摘要

咱们想同享一个简略微调的单镜头多盒探测器(SSD),它能有效地削减模型标准,一起坚持相同的功能。咱们在一切的标准上同享盒测器,并运用最大池替换标准之间的卷积。与一般的SSD比较,它有两幽门螺杆菌如何根治个长处:(1)它避免了跨标准的分数过错校准;(2)同享猜测器能够看到一切等级的练习数据。由于咱们将猜测器的数量削减到一个,并对它们之间的一切卷积进行了修剪,因而模型的巨细要小得多。咱们的经历标明,比较,一般的SSD,这些改动并没有危害模型的功能。

英文原文

We'd like to share a simple tweak of Single Shot Multibox Detector (SSD) family of detectors, which is effective in reducing model size while maintaining 用于方针检测的池化渐进网络(Pooling Pyramid Network)the same quality. We share box predictors across all scales, and replace con用于方针检测的池化渐进网络(Pooling Pyramid Network)volution between scales with max pooling. This has two advantages over vanilla SSD: (1) it avoids score miscalibration across scales; (2) the shared predictor sees the training data over all scales. Since we reduce the number of predictors to one, and trim all convolutions between them, model s用于方针检测的池化渐进网络(Pooling Pyramid Network)ize is significantly smaller. We empirically show that these changes do not hurt model quality compared to vanilla SSD用于方针检测的池化渐进网络(Pooling Pyramid Network).

关键

Pooling Pyramid Network (PPN)

该模型是一种单级卷积方针检测器,与传统的SSD十分类似,仅仅做了一些简略的改动。该猜测头被规划成重量轻,运转速度快,一起坚持与一般SSD适当的检测精度。网络体系结构如图1所示。

图1所示。池金字塔网络(PPN)与一般SSD的体系结构比较。左:香草SSD,右:PPN。留意,PPN中的改动是杰出显现的:(1)运用max pool构建特征金字塔,(2)运用同享卷积猜测器进行框分类和回归。

Shared Box Predictor

一般的SSD对不同标准的特征图运用独立的框猜测器。一个问题是对不同标准的猜测分数的过错校准。由于每个框猜测器只运用分配给它的groundtruth框的一部分进行独立练习,因而不同的框猜测器在练习期间能够看到十分不同数量的正例和负例。这种隐式的数据不平衡导致了来自不同猜测器的分数落在十分不同的范围内的问题,这使得它们无法比拟,并且在后续根据分数的后处理过程(如非最大按捺)中难以运用。咱们规划了一个跨过不同标准特征图的同享框猜测器。因而,即便groundtruth box量表存在不平衡,box猜测器也能看到一切的练习数据。这削减了过错校准和不稳定猜测分数的影响。有人或许会说,为每个量表设置独自的box猜测器能够增加总容量,并答应每个猜测器专心于其特定的量表。但是,咱们以为这或许没有必要,由于方针大多是标准不变的。

Max Pooling Pyramid

咱们的方针是树立一个多标准的特征金字塔结构,从中咱们能够运用同享框猜测器进行猜测。咱们经过缩短根本特性经过骨干网屡次运用一系列最大池操作来完成。

表1。试验比照成果:COCO检测:MobileNet SSD vs . MobileNet PPN

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