论文:CBNet ?...我们把它叫做CBNet。...CBNet结构图如下所示: ? CBNet通过复合连接来组合多个相同的主干网络,复合连接作用于相邻的主干网络的平行阶段(如ResNet中的stage i)。...CBNet及其组合方式如下图所示。 ?...CBNet及其变种的对比实验结果如下表所示。 ?
分享一篇前几天新出的论文CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection,文中提出一种新型特征融合算法...,有效提升了目标检测和实例分割精度,CBNet配以Cascade RCNN取得了COCO 数据集 mAP 53.3 的新高度!...CBNet的核心就是使用现有骨干网合成新的骨干网,合成的方法很简单,就是对于相同类型的多个骨干网,进行信息的跨层或同层传播。 下图即为CBNet算法图例: ?...可见,CBNet有效改进了目标检测和实例分割的精度。...论文地址: https://arxiv.org/abs/1909.03625 代码地址: https://github.com/PKUbahuangliuhe/CBNet
显然,CBNet 提取的目标检测特征融合了多个主干网络的高级和低级特征,从而提升检测性能。值得一提的是,CBNet 无需预训练。...CBNet 方法详解 CBNet 架构 CBNet 架构包括 K 个同样的主干网络(K ≥ 2)。...CBNet 架构图示。 其他组合形式 CBNet 有多种组合形式,如下图所示: ?...CBNet 的加速版 CBNet 的主要缺陷是:使用更多主干网络来提取特征导致计算复杂度增大,从而减缓了基线检测器的推断速度。...CBNet 在提取基础特征方面的效果 研究者认为 CBNet 性能优于单个目标检测主干网络的根本原因是:相比于后者,CBNet 提取出的基础特征更具表示性。
文章目录 8.2.7 DetNet 8.2.8 CBNet 8.2.7 DetNet DetNet是发表在ECCV2018的论文,出发点是现有的检测任务backbone都是从分类任务衍生而来的,因此作者想针对检测专用的...8.2.8 CBNet 本部分介绍一篇在COCO数据集达到最高单模型性能——mAP 53.3的网络,论文于2019.9.3发布在ArXiv,全名是CbNet:A Novel Composite Backbone...Proposed method 2.1 Architecture of CBNet 如上图,模型中采用K个(K>1)相同的结构进行紧密联结。...Sharing weights for CBNet 从中可以看出其实权重是否share区别不大, 不到一个点的降幅,参数量减少。...Effectiveness of basic feature enhancement by CBNet 从中可以看出激活响应效果更好,确实是能够提取到更为有效的特征,对物体的响应更加敏感。
研究者还为基于CBNet的检测器提出了一个更好的训练策略与辅助监督。...在之前的CBNet中,研究者进行了相邻的高级组合(AHLC),将前一个主干的相邻更高级别阶段的输出馈送到后续的主干。...受此启发,研究者在CBNet架构中利用密集复合连接。...新提出的CBNet架构(K = 2)与RCNN的展开架构之间的比较。 ? CBNetV2的一个例子如上图b所示。
到目前为止,在COCO数据集上表现最好的物体检测网络是CBNet,在COCO测试数据集上的平均精度为53.3。 ? 作者声称,合并一个更强大的主干可以提高目标探测器的性能。...如图所示,CBNet由多个相同的主干网络和相邻主干之间的复合连接组成。从左到右,每个阶段的输出在一个辅助主干网中,这也可以看作是高层次的特征。...结论 文章提出了一种新型的网络结构 — CBNet。通过组合多个主干结构,该网络将检测网络的精度提高了约1.5%到3%。 增加的参数大小和训练时间值得进一步研究。 ?...—END— 英文原文:https://medium.com/swlh/cbnet-a-novel-composite-backbone-network-architecture-for-object-detection-review
CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection ? ?...AP:53.3 Date:2019.09.09 论文:https://arxiv.org/abs/1909.03625 代码1:https://github.com/PKUbahuangliuhe/CBNet...代码2:https://github.com/VDIGPKU/CBNet 代码3(基于PaddlePaddle): https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection...北大等提出CBNet 目标检测新骨干网络 ? 值得提一下:CBNetv2也快要出来了,性能有多强,敬请期待!...综上所述,可知: 基于CBNet改进后的 Cascade Mask R-CNN 算法是目前(2020.04.28)目标检测方向性能最强的算法,其 AP 为 53.3(多尺度测试) EfficientDet
研究者还为基于CBNet的检测器提出了一个更好的训练策略与辅助监督。...在之前的CBNet中,研究者进行了相邻的高级组合(AHLC),将前一个主干的相邻更高级别阶段的输出馈送到后续的主干。...受此启发,研究者在CBNet架构中利用密集复合连接。...新提出的CBNet架构(K = 2)与RCNN的展开架构之间的比较。 CBNetV2的一个例子如上图b所示。...扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 源代码|关注回复“CBN2”获取 往期推荐 目标检测新框架CBNet | 多Backbone
CBNet 迭代地将前一个主干网络的输出特征(即高级特征)输入到下一个主干网络中,逐步进行一直到最后一个主干网络(Lead Backbone)的特征图,然后使用该特征图进行目标检测。...研究表明,CBNet 可以轻松整合到当前最优的检测器,并大幅提升性能。...同时,实验结果证明,CBNet 还可以提升实例分割结果:简单地将 CBNet 集成到基线检测器 Cascade Mask R-CNN,即可实现单个模型在 COCO 数据集上的新 SOTA 结果(mAP...达到 53.3),这表明 CBNet 架构非常有效。...CBNet 架构图示。 推荐:目标检测已经是一个非常成熟的领域了,而能够在这一任务上刷新 SOTA 成果非常不易。这篇来自北大和纽约大学石溪分校的论文说明,整合多个主干网络便能刷新最佳效果。
containerd/containerd.sock 4.4、重启docke systemctl daemon-reload systemctl restart docke 二、创建自定义网络地 //创建cbnet...网络 docker network create --subnet=172.18.0.0/16 cbnet //删除docker网络命令 docker network rm 网络IP名称 //查看docker...docker network ls 三、docker创建容器 1、创建mysql、redis、nginx容器 MySQL: docker run -d --name mysql --network cbnet...3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql Redis: docker run -itd --name redis -p 6379:6379 --network cbnet...--ip 172.18.0.102 redis Nginx: docker run --name nginx -p 80:80 --network cbnet --ip 172.18.0.105 nginx
PaddleCV 从底层工具到最上层的套件都有更新,其中 PaddleDetection 更新、新增了一系列算法模型,例如增强版 YOLOv3 相比原版提升 mAP 10 个点,新增 COCO 最佳检测模型 CBNet...CBNet:新增 COCO 最优检测模型 PaddleCV 除了保证 YOLO 这种常用模型「跟上时代的步伐」,也会增加一些经实践检验过的优质算法。...COCO 数据集精度最高的开源模型 CBNet、Open Images V5 目标检测比赛最佳单模型等在这一次更新中都有加入。...CBNet 是目前 COCO 数据集上表现最佳的目标检测网络,在测试集上其 mAP 为 53.3%。...CBNet 通过相邻骨干(backbone)网络之间的复合连接 (Composite Connection) 组合生成新的骨干网络,称为复合骨干网络 (Composite Backbone Network
CBNet [10] 合并功能更强大的 backbone 可提高目标检测器的性能。...CBNet 作者提出了一种新颖的策略,通过相邻 backbone 之间的复合连接 (Composite Connection) 来组合多个相同的 backbone。...该团队也尝试过其他的改进方式,但最终还是选择了实用性更强的 CBNet,该方法不用再额外担心预训练权重的问题。 该团队选择了性价比较高的双 backbone 模型结构。 3....将 CBNet 作为 backbone; 4. 使用 cascade rcnn COCO-Pretrained weight; 5. 数据增强; 6. 多尺度训练 + Testing tricks。...CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection. ArXiv, abs/1909.03625.
CBNet [10] ? 合并功能更强大的 backbone 可提高目标检测器的性能。...CBNet 作者提出了一种新颖的策略,通过相邻 backbone 之间的复合连接 (Composite Connection) 来组合多个相同的 backbone。...该团队也尝试过其他的改进方式,但最终还是选择了实用性更强的 CBNet,该方法不用再额外担心预训练权重的问题。 ? 该团队选择了性价比较高的双 backbone 模型结构。 3. 数据增强 ?...将 CBNet 作为 backbone; 4. 使用 cascade rcnn COCO-Pretrained weight; 5. 数据增强; 6. 多尺度训练 + Testing tricks。...CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection. ArXiv, abs/1909.03625.
:目标检测算法之Fast-RCNN Faster-RCNN:目标检测算法之Faster-RCNN R-FCN: 待写 FPN: 目标检测算法之FPN Mask-RCNN: 待写 DetNet: 待写 CBNet
在近日飞桨官宣的一系列新模型、新能力中: 不仅有对主流模型的能力提升,比如大幅增强YOLOv3——训练提速40%,推理提速21%,精度提升4.3%; 还纳入最新的SOTA模型,比如基于COCO数据集的精度最高开源模型CBNet...比如在目标检测领域,新增了基于COCO数据集的精度最高开源模型CBNet、Libra-RCNN模型的(精度提升了2%),以及Open Images V5目标检测比赛最佳单模型。
学习群|扫码在主页获取加入方式 往期推荐 半监督辅助目标检测:自训练+数据增强提升精度(附源码下载) 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度(文末附论文下载) 目标检测新框架CBNet
新增基于COCO数据集的精度最高开源模型CBNet,高达53.3% 新增CBNet模型,该模型是对已有的结构进行联结,生成新的骨干网络,以ResNet结构为例,级联个数为2时,称为Dual-ResNet...本次新增的CBNet基础模型使用的是AHLC(Adjacent Higher Level Composition)组网方式,在论文中的几种组网联结方式中性能最好。
多尺度特征学习才是目标检测精髓(干货满满,建议收藏) 半监督辅助目标检测:自训练+数据增强提升精度(附源码下载) 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度(文末附论文下载) 目标检测新框架CBNet
CBNet通过复合主干重新引入原始输入数据,获得完整的原始信息,并通过各种合成方法获得不同层次的多级可逆信息。这些网络架构通常具有极好的参数利用率,但额外的复合层导致推理速度慢。...DynamicDet结合了CBNet和高效实时目标检测器YOLOv7,在速度、参数数量和精度之间实现了很好的折衷。本文介绍了DynamicDet体系结构作为设计可逆分支的基础。
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