论文：CBNet ?...我们把它叫做CBNet。...CBNet结构图如下所示： ? CBNet通过复合连接来组合多个相同的主干网络，复合连接作用于相邻的主干网络的平行阶段（如ResNet中的stage i）。...CBNet及其组合方式如下图所示。 ?...CBNet及其变种的对比实验结果如下表所示。 ?
显然，CBNet 提取的目标检测特征融合了多个主干网络的高级和低级特征，从而提升检测性能。值得一提的是，CBNet 无需预训练。...CBNet 方法详解 CBNet 架构 CBNet 架构包括 K 个同样的主干网络（K ≥ 2）。...CBNet 架构图示。 其他组合形式 CBNet 有多种组合形式，如下图所示： ?...CBNet 的加速版 CBNet 的主要缺陷是：使用更多主干网络来提取特征导致计算复杂度增大，从而减缓了基线检测器的推断速度。...CBNet 在提取基础特征方面的效果 研究者认为 CBNet 性能优于单个目标检测主干网络的根本原因是：相比于后者，CBNet 提取出的基础特征更具表示性。
分享一篇前几天新出的论文CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection，文中提出一种新型特征融合算法...，有效提升了目标检测和实例分割精度，CBNet配以Cascade RCNN取得了COCO 数据集 mAP 53.3 的新高度！...CBNet的核心就是使用现有骨干网合成新的骨干网，合成的方法很简单，就是对于相同类型的多个骨干网，进行信息的跨层或同层传播。 下图即为CBNet算法图例： ?...可见，CBNet有效改进了目标检测和实例分割的精度。...论文地址： https://arxiv.org/abs/1909.03625 代码地址： https://github.com/PKUbahuangliuhe/CBNet
文章目录 8.2.7 DetNet 8.2.8 CBNet 8.2.7 DetNet DetNet是发表在ECCV2018的论文，出发点是现有的检测任务backbone都是从分类任务衍生而来的，因此作者想针对检测专用的...8.2.8 CBNet 本部分介绍一篇在COCO数据集达到最高单模型性能——mAP 53.3的网络，论文于2019.9.3发布在ArXiv，全名是CbNet：A Novel Composite Backbone...Proposed method 2.1 Architecture of CBNet 如上图，模型中采用K个（K>1）相同的结构进行紧密联结。...Sharing weights for CBNet 从中可以看出其实权重是否share区别不大， 不到一个点的降幅，参数量减少。...Effectiveness of basic feature enhancement by CBNet 从中可以看出激活响应效果更好，确实是能够提取到更为有效的特征，对物体的响应更加敏感。
研究者还为基于CBNet的检测器提出了一个更好的训练策略与辅助监督。...在之前的CBNet中，研究者进行了相邻的高级组合（AHLC），将前一个主干的相邻更高级别阶段的输出馈送到后续的主干。...受此启发，研究者在CBNet架构中利用密集复合连接。...新提出的CBNet架构（K = 2）与RCNN的展开架构之间的比较。 ? CBNetV2的一个例子如上图b所示。
CBNet 迭代地将前一个主干网络的输出特征（即高级特征）输入到下一个主干网络中，逐步进行一直到最后一个主干网络（Lead Backbone）的特征图，然后使用该特征图进行目标检测。...研究表明，CBNet 可以轻松整合到当前最优的检测器，并大幅提升性能。...同时，实验结果证明，CBNet 还可以提升实例分割结果：简单地将 CBNet 集成到基线检测器 Cascade Mask R-CNN，即可实现单个模型在 COCO 数据集上的新 SOTA 结果（mAP...达到 53.3），这表明 CBNet 架构非常有效。...CBNet 架构图示。 推荐：目标检测已经是一个非常成熟的领域了，而能够在这一任务上刷新 SOTA 成果非常不易。这篇来自北大和纽约大学石溪分校的论文说明，整合多个主干网络便能刷新最佳效果。
研究者还为基于CBNet的检测器提出了一个更好的训练策略与辅助监督。...在之前的CBNet中，研究者进行了相邻的高级组合（AHLC），将前一个主干的相邻更高级别阶段的输出馈送到后续的主干。...受此启发，研究者在CBNet架构中利用密集复合连接。...新提出的CBNet架构（K = 2）与RCNN的展开架构之间的比较。 CBNetV2的一个例子如上图b所示。...扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 源代码｜关注回复“CBN2”获取 往期推荐 目标检测新框架CBNet | 多Backbone
CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection ? ?...AP：53.3 Date：2019.09.09 论文：https://arxiv.org/abs/1909.03625 代码1：https://github.com/PKUbahuangliuhe/CBNet...代码2：https://github.com/VDIGPKU/CBNet 代码3（基于PaddlePaddle）： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection...北大等提出CBNet 目标检测新骨干网络 ? 值得提一下：CBNetv2也快要出来了，性能有多强，敬请期待！...综上所述，可知： 基于CBNet改进后的 Cascade Mask R-CNN 算法是目前(2020.04.28)目标检测方向性能最强的算法，其 AP 为 53.3（多尺度测试） EfficientDet
containerd/containerd.sock 4.4、重启docke systemctl daemon-reload systemctl restart docke 二、创建自定义网络地 //创建cbnet...网络 docker network create --subnet=172.18.0.0/16 cbnet //删除docker网络命令 docker network rm 网络IP名称 //查看docker...docker network ls 三、docker创建容器 1、创建mysql、redis、nginx容器 MySQL： docker run -d --name mysql --network cbnet...3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql Redis： docker run -itd --name redis -p 6379:6379 --network cbnet...--ip 172.18.0.102 redis Nginx: docker run --name nginx -p 80:80 --network cbnet --ip 172.18.0.105 nginx
到目前为止，在COCO数据集上表现最好的物体检测网络是CBNet，在COCO测试数据集上的平均精度为53.3。 ? 作者声称，合并一个更强大的主干可以提高目标探测器的性能。...如图所示，CBNet由多个相同的主干网络和相邻主干之间的复合连接组成。从左到右，每个阶段的输出在一个辅助主干网中，这也可以看作是高层次的特征。...结论 文章提出了一种新型的网络结构 — CBNet。通过组合多个主干结构，该网络将检测网络的精度提高了约1.5%到3%。 增加的参数大小和训练时间值得进一步研究。 ?...—END— 英文原文：https://medium.com/swlh/cbnet-a-novel-composite-backbone-network-architecture-for-object-detection-review
PaddleCV 从底层工具到最上层的套件都有更新，其中 PaddleDetection 更新、新增了一系列算法模型，例如增强版 YOLOv3 相比原版提升 mAP 10 个点，新增 COCO 最佳检测模型 CBNet...CBNet：新增 COCO 最优检测模型 PaddleCV 除了保证 YOLO 这种常用模型「跟上时代的步伐」，也会增加一些经实践检验过的优质算法。...COCO 数据集精度最高的开源模型 CBNet、Open Images V5 目标检测比赛最佳单模型等在这一次更新中都有加入。...CBNet 是目前 COCO 数据集上表现最佳的目标检测网络，在测试集上其 mAP 为 53.3%。...CBNet 通过相邻骨干（backbone）网络之间的复合连接 (Composite Connection) 组合生成新的骨干网络，称为复合骨干网络 (Composite Backbone Network
CBNet [10] 合并功能更强大的 backbone 可提高目标检测器的性能。...CBNet 作者提出了一种新颖的策略，通过相邻 backbone 之间的复合连接 (Composite Connection) 来组合多个相同的 backbone。...该团队也尝试过其他的改进方式，但最终还是选择了实用性更强的 CBNet，该方法不用再额外担心预训练权重的问题。 该团队选择了性价比较高的双 backbone 模型结构。 3....将 CBNet 作为 backbone； 4. 使用 cascade rcnn COCO-Pretrained weight； 5. 数据增强； 6. 多尺度训练 + Testing tricks。...CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection. ArXiv, abs/1909.03625.
CBNet [10] ? 合并功能更强大的 backbone 可提高目标检测器的性能。...CBNet 作者提出了一种新颖的策略，通过相邻 backbone 之间的复合连接 (Composite Connection) 来组合多个相同的 backbone。...该团队也尝试过其他的改进方式，但最终还是选择了实用性更强的 CBNet，该方法不用再额外担心预训练权重的问题。 ? 该团队选择了性价比较高的双 backbone 模型结构。 3. 数据增强 ?...将 CBNet 作为 backbone； 4. 使用 cascade rcnn COCO-Pretrained weight； 5. 数据增强； 6. 多尺度训练 + Testing tricks。...CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection. ArXiv, abs/1909.03625.
：目标检测算法之Fast-RCNN Faster-RCNN:目标检测算法之Faster-RCNN R-FCN: 待写 FPN: 目标检测算法之FPN Mask-RCNN: 待写 DetNet: 待写 CBNet
在近日飞桨官宣的一系列新模型、新能力中： 不仅有对主流模型的能力提升，比如大幅增强YOLOv3——训练提速40%，推理提速21%，精度提升4.3%； 还纳入最新的SOTA模型，比如基于COCO数据集的精度最高开源模型CBNet...比如在目标检测领域，新增了基于COCO数据集的精度最高开源模型CBNet、Libra-RCNN模型的（精度提升了2%），以及Open Images V5目标检测比赛最佳单模型。
学习群｜扫码在主页获取加入方式 往期推荐 半监督辅助目标检测：自训练+数据增强提升精度（附源码下载） 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载） 目标检测新框架CBNet
新增基于COCO数据集的精度最高开源模型CBNet，高达53.3% 新增CBNet模型，该模型是对已有的结构进行联结，生成新的骨干网络，以ResNet结构为例，级联个数为2时，称为Dual-ResNet...本次新增的CBNet基础模型使用的是AHLC（Adjacent Higher Level Composition）组网方式，在论文中的几种组网联结方式中性能最好。
CBNet通过复合主干重新引入原始输入数据，获得完整的原始信息，并通过各种合成方法获得不同层次的多级可逆信息。这些网络架构通常具有极好的参数利用率，但额外的复合层导致推理速度慢。...DynamicDet结合了CBNet和高效实时目标检测器YOLOv7，在速度、参数数量和精度之间实现了很好的折衷。本文介绍了DynamicDet体系结构作为设计可逆分支的基础。
多尺度特征学习才是目标检测精髓（干货满满，建议收藏） 半监督辅助目标检测：自训练+数据增强提升精度（附源码下载） 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载） 目标检测新框架CBNet
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