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【CV中的特征金字塔】一,工程价值极大的ASFF

今天为大家介绍一下2019年的一篇论文 《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》,这篇论文主要是因为其提出的 自适应空间特征融合 (ASFF)被大家所熟知。金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法。但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制。因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制梯度反传的时候不一致的方法,从而改善了特征的比例不变性,并且推理开销降低。借助ASFF策略和可靠的YOLOV3 BaseLine,在COCO数据集上实现了45FPS/42.4%AP以及29FPS/43.9%AP。论文原文以及代码链接见附录。

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