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Sparse R-CNN

Proposal 是检测网络很重要的内容,一路以来的检测网络一直在其中做文章,本文介绍 Sparse R-CNN, 该网络设置可学习的候选框,设计了行之有效的端到端检测网络。...候选框的作用,但是毕竟存在 Dense 候选框的过程,文章中称此类网络为 Dense-to-Sparse 的检测网络 按照这个节奏,文章提出了彻头彻尾的 Sparse 检测网络,但是想要获得初始就 Sparse...简介 Sparse-RCNN提出一种纯稀疏(purely sparse)的图像目标检测方法,设置N个可学习的object proposals,用于检测头的分类和位置检测。...Sparse R-CNN Sparse RCNN的检测头如上图所示,和RCNN系列十分类似。...对比Faster RCNN的结构: Sparse RCNN 没有 RPN 结构, Proposal Boxes 不是由 RPN 产生, 而是一组预设的可学习参数。

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稀疏Softmax(Sparse Softmax)

本文源自于SPACES:“抽取-生成”式长文本摘要(法研杯总结),原文其实是对一个比赛的总结,里面提到了很多Trick,其中有一个叫做稀疏Softmax(Sparse Softmax)的东西吸引了我的注意...,查阅了很多资料以后,汇总在此 Sparse Softmax的思想源于《From Softmax to Sparsemax: A Sparse Model of Attention and Multi-Label...Classification》、《Sparse Sequence-to-Sequence Models》等文章。...里边作者提出了将Softmax稀疏化的做法来增强其解释性乃至提升效果 不够稀疏的Softmax 前面提到Sparse Softmax本质上是将Softmax的结果稀疏化,那么为什么稀疏化之后会有效呢?...__init__() self.k_sparse = k_sparse def forward(self, preds, labels): ""

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