| titile | Scale-Aware Trident Networks for Object Detection |
|---|---|
| url | https://arxiv.org/pdf/1901.01892.pdf |
| 動(dòng)機(jī) | 用multi-branch結(jié)構(gòu)解決目標(biāo)檢測(cè)中Scale variation問(wèn)題 |
| 內(nèi)容 |
 1盼樟、multi-scale image pyramids/SNIP：inference速度慢。 2锈至、feature pyramid/SSD/FPN： SSD：bottom layers語(yǔ)義信息少恤批，小目標(biāo)靠bottom layer預(yù)測(cè)，小目標(biāo)效果差裹赴。 FPN：top-down connection使bottom layers增加語(yǔ)義信息喜庞，小目標(biāo)效果有所改善，不同的feature層關(guān)注不同大小的目標(biāo)棋返，大目標(biāo)和小目標(biāo)特征的語(yǔ)義信息和細(xì)節(jié)信息不同延都，因此檢測(cè)效果不同，仍沒(méi)有image pyramids效果好睛竣。 backbone影響因素：network depth（structure）晰房，downsample rate和receptive field，這篇文章主要關(guān)注receptive field。 Trident(不同感受野的分支殊者，scale-aware的訓(xùn)練方法与境，分支間的權(quán)重共享) 1、第一次研究receptive field在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的影響猖吴。(Dilated convolution) 2摔刁、Trident：multi- branch structure和scale-aware training, scale-specific feature maps with a uni- form representational power。 3海蔽、weight-sharing共屈，inference沒(méi)有additional parameters and computational cost。 4党窜、mAP of 48.4 using a single model with ResNet- 101 as backbone拗引。 Investigation of Receptive Field：  2矾削、盡管ResNet-101有足夠大的感受野區(qū)域，但是增加dilation豁护，仍然有利于大目標(biāo)的檢測(cè)哼凯，因此可以發(fā)現(xiàn)有效感受野比理論感受野使要小的，之前有效感受野需要balance大小目標(biāo)择镇，加大dilation大目標(biāo)有效感受野增大，小目標(biāo)不變括改。 Trident Network：  1腻豌、parallel branches of convolutions with the same parameters but with different dilation rates。 2嘱能、Multi-branch Block：與之前的卷積層相同只是dilation rate不同吝梅，ResNet中1x1,3x3,1x1的結(jié)構(gòu)，改變3x3的dilation rate惹骂。 3苏携、Weight sharing among branches：parameter數(shù)量增加，易過(guò)擬合对粪，weight sharing可以使當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)與原始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)相同右冻，不同尺度的目標(biāo)通過(guò)相同的 transformation with the same representational power，transformation parameters 可以在所有分支(更多的目標(biāo))上訓(xùn)練著拭。 Scale-aware Training Scheme：  1纱扭、每一層去除尺寸范圍外的box，然后所有層的box NMS或者soft-NMS儡遮。 2乳蛾、Fast Inference Approximation：加速inference，只使用major branch進(jìn)行預(yù)測(cè)，去除valid range的限制肃叶。 |
| 實(shí)驗(yàn) |
Implementation Details.： 1蹂随、batch size：16，GPUs：8因惭，12 epochs岳锁，learning rate：0.02，decreased by a factor of 0.1 after the 8th and 10th epoch筛欢。 2浸锨、backbone：ResNet，valid range [0, 90], [30, 160] and [90, ∞] Ablation Studies： Components of TridentNet 1版姑、Multi-branch：simplest multi-branch design could benefit from different receptive fields柱搜。 2、Scale-aware剥险。 3聪蘸、Weight-sharing。    Number of trident blocks   Comparison with State-of-the-Arts：  The major branch：42.2/47.6 AP for TridentNet and TridentNet*壤短，three-branch methods ：(42.7/48.4) Compare with FPN Trident with the same representation power  |
| 思考 |
Trident
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