EfficientNet和EfficientDet
发布时间：2021-08-18 栏目：人工智能, 图像处理, 机器视觉, 深度学习 评论：0 Comments
卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定的资源预算下发展起来的，如果有更多的资源可用的话，则会扩大规模以获得更好的精度，比如可以提高网络深度(depth)、网络宽度(width)和输入图像分辨率 (resolution)大小。但是通过人工去调整 depth, width, resolution 的放大或缩小的很困难的，在计算量受限时有放大哪个缩小哪个，这些都是很难去确定的，换句话说，这样的组合空间太大，人力无法穷举。基于上述背景，该论文提出了一种新的模型缩放方法，它使用一个简单而高效的复合系数来从depth, width, resolution 三个维度放大网络，不会像传统的方法那样任意缩放网络的维度，基于神经结构搜索技术可以获得最优的一组参数(复合系数)。
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