Thundernet

我是基于之前light-head-rcnn的框架复现的，CEM收益不稳定，但是SAM模块明显增强了召回，相比原版light-head框定位精度略降低，但是在复杂场景依然稳定，总体超出预期。
shufflenet with feature aug + light-head-rcnn （参数删减版）
特征增强：

CEM：多层融合，gvp的操作看出旷视多次用行动强调了感受野对于检测任务的重要性。
SAM：引入self attention增强特征，类似操作见于GA-RPN。

有权重：13.4m

https://github.com/ouyanghuiyu/Thundernet_Pytorch

无权重：

https://github.com/dedoogong/ThunderNet-pytorch

1070测试，416*416 纯网络20ms，权重5M

大的16M，时间没变。

import timefrom modules import *
from torch import nn# from model.faster_rcnn.faster_rcnn import _fasterRCNN
from model.faster_rcnn.modules import *class

Thundernet相关推荐

ThunderNet：国防科大、旷视提出首个在ARM上实时运行的通用目标检测算法
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术今天跟大家分享一篇前天新出的论文<ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection&g ...
ICCV2019 | 旷视提出轻量级目标检测网络ThunderNet
ICCV2019 | 旷视提出轻量级目标检测网络ThunderNet 本文作者:Liyang 作者学校:复旦大学论文地址:https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf 源 ...
【目标检测】ThunderNet: 超轻量型检测网络，旷视科技
paper:ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.11752?c ...
ThunderNet——快速目标检测算法
论文:ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.11752 最近几年 ...
轻量级实时目标检测网络--ThunderNet：轻量级实时检测网络
网络的整体结构网络的整体结构包括,backbone部分和detection 部分,骨干网络是SNet,这个网络i是基于shuffleNetV2进行修改得到的.网络的检测部分,利用了压缩的RPN网络, ...
旷视ThunderNet网络学习笔记
关于Thundernet的实现细节: 一.Backbone 部分输入分辨率: 一般情况下,two-stage检测器的输入分辨率比较大,如FPN网络使用了800*800的分辨率,这虽然带来了一些优势但 ...
DetNAS ThunderNet
DetNAS是backbone,旷世的首个搜索物体检测Backbone的方法 https://github.com/megvii-model/DetNAS https://github.com/meg ...
旷视张祥雨：高效轻量级深度模型的研究和实践 | AI ProCon 2019
演讲嘉宾 | 张祥雨(旷视研究院主任研究员.基础模型组负责人) 编辑 | Just 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 基础模型是现代视觉识别系统中一个至关重要的关注点.基础模型的优 ...
轻量级卷积神经网络的设计技巧
点击上方"视学算法",星标公众号重磅干货,第一时间送达作者:zhouyuangan 来源:CVer 这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起,简洁地介绍, ...

Thundernet

Thundernet相关推荐

最新文章

热门文章