前言本文将对NeurIPS会议论文《DetNAS:BackboneSearchforObjectDetection》进行解读，这篇论文在目标检测领域的神经网络架构搜索（NeuralArchitectureSearch，NAS）方面有所创新。基于one-shotsupernet技…
论文笔记系列-Auto-DeepLab:HierarchicalNeuralArchitectureSearchforSemanticImageSegmentation论文笔记系列--MnasNet：Platform-AwareNeuralArchitectureSearchforMobile《ENAS：EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing》论文笔记
作者：Liyang前言本文将对NeurIPS会议论文《DetNAS:BackboneSearchforObjectDetection》进行解读，这篇论文在目标检测领域的神经网络架构搜索（NeuralArchitectureSearch，NAS）方面有所创新。基于one-shotsupernet技术，作者提出了一种用于目标检测网络backbone搜索的框架DetNAS。
今天看到DetNAS，恭喜Megvii，赶在NAS大户Google之前做出这个工作！.NASforobjectdetection，segmentation，poseestimation。.。.。.可以说是大势所趋，例如年初的AutoDeepLab，最近的AutoReID。.NAS-FPN:LearningScalableFeaturePyramidArchitectureforObjectDetection.一些结论和结构都...
论文地址：代码地址：在正式进入DenseNAS之前先看看在searchspace上的Relatedwork...DetNAS是专门搜素backbone应用在DET任务的网络，但是结果依旧不如DenseNAS，尽管它不是专门用来做DET任务，而只是为了测试泛化性能的(深深地嘲讽了一波...
重点内容.Backbonesplayanimportantroleinobjectdetectors.OurgoalistoextendNeuralArchitectureSearch(NAS)tosearchforbackbonesinobjectdetectors.AsinFig.1,DetNASconsistsof3steps:supernetpre-trainingonImageNet,supernetfine-tuningondetectiondatasetsandarchitecturesearchonthetrainedsupernet.
据悉，今年CVPR投稿量与论文接收量相对往年继续上升，有效投搞量达7015篇，接收论文1663篇，接收率23.7%，与往年相比略有上升。华为诺亚方舟实验室此次有30篇论文被接收，包括两篇Oral，其中主要由正式或者实习员工完成的工作有24篇，主要由高校合作方完成的工作有6篇。
该论文首次使用NAS对目标检测的backbone展开搜索；基于one-shotsupernet，其搜索步骤如下：实验证明，搜索出的DetNAS比常用的ShuffleNetV2-40及ResNet-101精度表现提高5%以上。
1737×lessthanDPC,6.8×lessthanAuto-DeepLab和7.4×lessthanDetNAS。下面是论文具体框架结构以及实验结果：人工智能，每日面试题：在一个n维的空间中，最好的检测outlier(离群点)的方法是：A.作正态...
论文发布时间段：2019年11月23日-2019年12月6日目标检测论文【1】多方向目标检测：水平边界框上的滑动顶点《Glidingvertexonthehorizontalboundingboxformulti-orientedobjectdetection...
DetNAS:BackboneSearchforObjectDetection论文阅读Introduction问题目标检测性能的提高依赖于:主干网(backbone)的特征提取。(eg:ResNet-101、ResNet-152代替ResNet-50可以大...
forobjectdetection，他说niceidea，但他们已经开始做了。今天看到DetNAS，恭喜Megvii，赶在NAS大户...
训练用时:DetNAS训练时间为44GPUdays,COCO数据集。结果:主要提出了DetNASNet和DetNASNet(3.8),更少的参数获得了更高的MAP。DetNASNet
【NeurIPS2019】自动化神经网络搜索(NAS)论文DetNAS目标检..null天马行空分享于2019-09-1707:47:9.0暂无简介文档格式:.pdf文档页数:12页文档大小:1.5...
旷视研究院发布其AutoML最新研究成果DetNAS,论文已被NeurlPS2019收录,项目已开源据旷视研究院消息,其AutoML领域最新研究成果DetNAS论文已被AI顶级会议神经信息处理系统大会NeurIPS...
旷视研究院发布其AutoML最新研究成果DetNAS,论文已被NeurlPS2019收录,项目已开源据旷视研究院消息,其AutoML领域最新研究成果DetNAS论文已被AI顶级会议神经信息处理系统大会NeurIPS...
本文将对NeurIPS会议论文《DetNAS:BackboneSearchforObjectDetection》进行解读,这篇论文在目标检测领域的神经网络架构搜索(NeuralArchitectureSearch...
NAS-FPN搜索的是Neck;Auto-FPN分别搜索了Neck和Head;Hit-Detector则同时搜索检测网络的backbone、neck和head。这样,Detection+NAS就转化为component的优化。...
Objectdetectorsareusuallyequippedwithbackbonenetworksdesignedforimageclassification.Itmightbesub-optimalbecauseofthegapbetweenthetasksofimageclassificationa...
部分消融实验:ClsNASNet是在step1中分类性能最好的模型,可以看到在对比模型中,虽然分类精度最高,但是检测任务上是相对低的,这也说明分类和检测本质上存在Gap;DetNAS-scratch...