EfficientDet： 目标识别领域的 EfficientNet --个人理解记录

EfficientDet： 目标识别领域的 EfficientNet --个人理解记录

前言：

论文标题：EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

论文地址：[EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

阅读本文可能需要一些其他模型或算法方面的先验知识：

• 对 FPN 特征金字塔网络要了解
• 对 EfficientNet 分类模型架构要熟悉

摘要

1. 了解FPN 和 PANet
2. 在PANet 的基础上作者进行了修改
3. 删掉那些只有一个输入边的节点，因为只有一个输入边的节点就没有特征融合，对特征网络的贡献少
4. 添加了从原始输入到输出节点的边（同一级别的输入输出)
5. 把双向路径看作是一个特征网络层，就可以多次重复特征层得到更多的特征融合。（就是图中f子图，可以把f图当作一个层，可以多次重复，前一层的5个输出（ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-06pBPh2M-1609757136211)(https://www.zhihu.com/equation?tex=P_3%5E%7Bout%7D%5Csim+P_7%5E%7Bout%7D)] ）当作后一层的5个输入）

图文并茂

1 FPN 和 PANet

有图片可以看出来，只是多加一个bottom-up 路径

2 PANet 的三个变体之如何变成BiNet-1

这里可以看到P7 和 P3 的中间层因为只有一个输入边，所以将该中间节点给删除了

2 PANet 的三个变体之如何变成BiNet-2

P7(IN)----------------->P7(OUT)
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        \                |
         \               |
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P6(IN)---->P6(TD)------->P6(OUT)
		   |		     ^
	       |             |
P5(IN)---->P5(TD)------->P5(OUT)
		   |		     ^
	       |             |
P4(IN)---->P4(TD)------->P4(OUT)
		   \		     ^
		     \           |
		       \         |
		         \       |
		            \    |
	                  \  |
P3(IN)----------------->P7(OUT)

加权特征融合：

举个例子： P6 and  P5
P6(TD) = Conv((W1 * P6(IN) + W2 * RESIZE(P7(IN))) / (W1 + W2 * E)).
P6(OUT) = Conv((W1' * P6(IN) + W2' * P6(TD) + W3' * RESIZE(P5(OUT))) / (W1' + W2' + W3' * E))

P5(TD) = Conv((W1 * P5(IN) + W2 * RESIZE(P6(TD))) / (W1 + W2 * E)).
P5(OUT) = Conv((W1' * P5(IN) + W2' * P5(TD) + W3' * RESIZE(P4(OUT))) / (W1' + W2' + W3' * E))

3 BiNet 组合起来

多个BINET 组合起来变成一个

4复合尺度变换

首先通过Figure2了解下model scaleing的含义。作者将目前分类网络的model scaling大致分为：加宽网络、加深网络和增大分辨率，也就是分别对应Figure2中的（b）、（c）、（d），这3个分别从不同的维度来做model scaling，举个例子，对ResNet网络做深度方面的model scaling可以得到ResNet50、ResNet101等不同深度的网络结构。而这篇论文要做的是将这3者结合起来一起优化，也就是（e）。

参考

知乎： 【目标检测】EfficientDet 论文笔记

博客：EfficientNet算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249

博客：EfficientDet：目标识别领域的 EfficientNet https://blog.csdn.net/weixin_37179744/article/details/103217305