DetNas(Backbone Search for Objec

作者: cshun | 来源:发表于2019-08-22 17:30 被阅读0次

    arxiv:https://arxiv.org/abs/1903.10979

    和DetNet(DetNet)目的相似,寻找更合适的目标检测backbone网络。
    基于one-shot supernet方法,进行更好的backbone网络搜索。
    策略包括三部分,如下图所示:
    1.Supernet pre-training:使用ImageNet对网络做分类预训练。
    2.Supernet fine-tuning: 使用目标检测数据集(COCO/VOC)fine-tuning检测网路(基于FPN结构或RetinaNet)。
    3.Search on the trained supernet: 进行网络搜索,使用(COCO/VOC)评价标准,进行反馈,实现结构更新。

    训练用时:

    DetNAS训练时间为44 GPU days,COCO数据集。


    结果:

    主要提出了DetNASNet和DetNASNet(3.8),更少的参数获得了更高的MAP。


    DetNASNet

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