EfficientDet-BiFPN
FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。(这应当是横坐标代表的意义)
BiFPN
以往的特征融合是平等地对待不同尺度特征,作者引入了权重(类似于attention),更好地平衡不同尺度的特征信息
但是它需要167M参数和3045BFLOPS(比RetinaNet[17]多30倍),模型尺寸巨大,计算成本昂贵。
目标检测的难点在于有效地表示和处理多尺度特征。早期的探测器通常直接根据从骨干网络提取的金字塔特征层次结构执行预测[2,20,28]。作为一个开创性的作品,特征金字塔网络(FPN)[16] 提出自上而下的方法来组合多尺度特征。遵循这个想法,PANet[19]添加了一个额外的FPN上自下而上的路径聚合网络;STDL[35]提出了一个规模转移模块来利用交叉规模特点;M2det[34]提出了一个U形模块来融合多尺度特性,G-FRNet[1]引入门单元用于控制功能之间的信息流。最近,NAS-FPN[5]利用神经架构搜索自动设计要素网络拓扑。尽管NAS-FPN能获得更好的性能,但它在搜索过程中需要数千个GPU小时,并且生成的特征网络是不规则的,因此很难解释。
PANet比FPN和NAS-FPN具有更好的精度,但需要花费更多的参数和计算。
1)Unbounded fusion,weight不做限制,可能会引起训练不稳定
2)Softmax-based fusion,计算softmax速度较慢,这个在前端尤其突出。
3)Fast normalized fusion,为了保证weight大于0,weight前采用relu函数。
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