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到目前為止,在COCO數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)最好的物體檢測網(wǎng)絡是CBNet,在COCO測試數(shù)據(jù)集上的平均精度為53.3。
合并一個更強大的主干可以提高目標探測器的性能。為了做到這一點,他們提出了一種新的策略,通過相鄰的主干之間的復合連接來裝配多個相同的主干。通過這樣做,他們提出了一個更強大的主干,稱為復合主干網(wǎng)絡。
如圖所示,CBNet由多個相同的主干網(wǎng)絡和相鄰主干之間的復合連接組成。從左到右,每個階段的輸出在一個輔助主干網(wǎng)中,這也可以看作是高層次的特征。每個特征層的輸出通過組合連接作為輸入的一部分流到后續(xù)主干的并行級。通過這樣做,將多個高級和低級特性融合在一起,以生成更豐富的特征表示。
本文介紹了兩種架構:雙骨干網(wǎng)(DB)和三骨干網(wǎng)(TB)。從命名中可以猜到,DB由兩個相同的主干組成,TB由三個相同的主干組成。性能差異將在本文后面討論。
為了從主干中組合多個輸出,本文引入了一個組合連接塊。該塊由一個1x1卷積和一個批處理歸一化層組成。添加這些層是為了減少通道的數(shù)量并執(zhí)行上采樣操作。
最后的主干(在圖中最右邊)稱為領導主干,用于物體檢測。領導主干的輸出特征被輸入到RPN/檢測頭,而每個輔助主干的輸出被輸入到相鄰的主干。
有四種主干組合的形式:
相鄰的高級組合是前面部分中介紹的樣式。來自輔助主干網(wǎng)的每個輸出特征使用復合連接塊輸入到相鄰的主干網(wǎng)中。
同層組合是另一種簡單的合成樣式,它將前一個主干的相鄰低層階段的輸出提供給后一個主干。如圖所示,此樣式不使用復合連接塊。來自低層主干網(wǎng)的特征被直接添加到相鄰的主干網(wǎng)中。
鄰近的低層組合非常類似于AHLC。唯一不同的是,來自前一個主干網(wǎng)底層的特征被傳遞給后續(xù)的主干網(wǎng)。
稠密的高層組合的靈感來自DenseNet,每一層都連接到所有后續(xù)的層,在一個階段建立一個稠密的連接。
上表顯示了不同組合風格的對比。我們可以觀察到,AHLC樣式優(yōu)于其他復合樣式。這背后的原因在論文中有很好的解釋。作者認為,將前一個主干的低層特征直接添加到后續(xù)主干的高層特征中,會損害后一個主干的語義信息。另一方面,在后續(xù)主干的淺層特征基礎上增加前一主干的深層特征,可以增強后一主干的語義信息。
結果
上表顯示了MS-COCO測試數(shù)據(jù)集的檢測結果。第5-7列是物體檢測結果,第8-10列是實例分割結果。它清楚地表明,使用更多的骨干架構提高了網(wǎng)絡的性能。
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