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EfficientDet目标检测谷歌官方终于开源了!

EfficientDet是谷歌大脑于去年11月份公布的目标检测算法族,涵盖轻量级到高精度的多个模型,COCO数据集上达到 50.9 mAP,一经推出便获得了大量关注!

因为结果吸引人,Github上已经有多份非官方开源实现,这次谷歌大脑的官方版本终于来了。

开源地址:

https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet

位于google新开的automl项目内,看样子以后这个项目还会有其他自动机器学习的算法开源。

EfficientDet原出于论文 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection,开源页面显示,这篇论文已经被CVPR 2020接收。

在算法设计上有三大特点:

1. 优秀的主干网络。同样出自谷歌家族的EfficientNets

2. 双向FPN(BiFPN,特征金字塔网络)。可以方便且更好的进行特征融合。

3. 模型缩放技术。设计好模型的主干网络、特征网络、预测网络后,按照一定的优化规则,在网络的深度、宽度、输入图像的分辨率上进行模型缩放,故EfficientDet其实是一系列网络,可在统一架构下得到适合移动端和追求高精度的多个模型。

作者们结合BiFPN和特征融合策略设计了与YOLOv3精度相仿的EfficientDet-D0,使用模型缩放技术得到一系列检测模型:EfficientDet-D1 到 D6,在精度和模型复杂度上权衡。

其高精度模型 EfficientDet-D6 在COCO数据集上达到 50.9 mAP,而仅需要51.9M 参数 和 229B FLOPs。相比于之前的最好算法(AmoebaNet + NAS-FPN + AutoAugment )达到了更高的精度,却仅有1/4参数量,1/13的FLOPs,在GPU/CPU上运行结果快3~5倍!

这次开源诚意满满,提供了EfficientDet D0-D6所有预训练模型:

同时为了方便使用,谷歌也提供了训练代码。

不过由于网络原因国内无法下载,CV君已经把它们搬到百度云,在我爱计算机视觉公众号后台回复“EDet模型”,即可收到下载地址。

这种State-of-the-art的工作开源,不仅仅给开发者带来了新的选择,更值得一提的是,自动机器学习+模型缩放技术也许是未来算法设计的趋势,它让我们一次性得到满足不同平台部署的多个模型。

备注:检测

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原始发表时间:2020-03-22

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