论文:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 发表时间:2018 发表作者:(Beihang University)Songtao Liu, Di Huang, Yunhong Wang 发表刊物/会议:ECCV 论文链接:论文链接 一些检测论文会依赖很深的 CNN 网络来提升效果,但此类网络会牺牲运行速度.在 RFB 论文中,作者由视觉感受野(Receptive Fields)出发提出了感受野 RFB 模…

Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 作者:Songtao Liu, Di Huang*, and Yunhong Wang Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing Beihang University, Beijing 100191, China fliusongtao, dhuang, yhwangg@bu…

Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 简介 本文在SSD基础上提出了RFB Module,利用神经科学的先验知识来解释这种效果提升.本质上是设计一种新的结构来提升感受野,并表明了人类视网膜的感受野有一个特点,离视线中心越远,其感受野是越大的,越靠近视线中间,感受野越小.基于此,本文提出的RFB Module就是来模拟人类这种视觉特点的. RFB Module 结构如下图所示. 为什么要用空洞卷积呢? 首先…

MIL陷入局部最优,检测到局部,无法完整的检测到物体.将instance划分为空间相关和类别相关的子集.在这些子集中定义一系列平滑的损失近似代替原损失函数,优化这些平滑损失. C-MIL learns instance subsets, where the instances are spatially related, i.e., overlapping with each other, and class related, i.e., having similar object class…

开篇第一篇就写一个paper reading吧,用markdown+vim写东西切换中英文挺麻烦的,有些就偷懒都用英文写了. Stereo DSO: Large-Scale Direct Sparse Visual Odometry with Stereo Cameras Abstract Optimization objectives: intrinsic/extrinsic parameters of all keyframes all selected pixels' depth Inte…

Receptive field 可中译为“感受野”,是卷积神经网络中非常重要的概念之一. 我个人最早看到这个词的描述是在 2012 年 Krizhevsky 的 paper 中就有提到过,当时是各种不明白的,事实上各种网络教学课程也都并没有仔细的讲清楚“感受野”是怎么一回事,有什么用等等.直到我某天看了 UiO 的博士生 Dang Ha The Hien写了一篇非常流传甚广的博文:A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Ne…

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解深度卷积神经网络中的有效感受野 Abstract摘要 We study characteristics of receptive fields of units in deep convolutional networks. The receptive field size is a crucial issue in many vis…

CNN 大概是目前 CV 界最火爆的一款模型了,堪比当年的 SVM.从 2012 年到现在,CNN 已经广泛应用于CV的各个领域,从最初的 classification,到现在的semantic segmentation, object detection,instance segmentation,super resolution 甚至 optical flow 都能看的其身影.还真是,无所不能. 虽然 CNN 的应用可以说是遍地开花,但是细究起来,可以看到 CNN 的基本模型还是万变不离其宗…

Sparse Interactions, Receptive Field and Parameter Sharing是整个CNN深度网络的核心部分,我们用本文来具体分析其原理. 首先我们考虑Feedforward Neural Network,L层的输出矩阵,等于L层的输入矩阵与L层的权重矩阵做矩阵乘法,而后进行非线性变换.也就是说,L层的每一个输出数据,与L层的每一个输入数据都有关系.若输入数据是m维,输出数据是n维,则存在m*n个权重项来表征输入与输出间的关系.所以,Forward-prop…

感知野的概念尤为重要,对于理解和诊断CNN网络是否工作,其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响,所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的:需要对输出图像的单个像素进行预测的任务,使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的,在做预测试时,每一个关键的信息就不会被遗漏. 增大感知野的方法: 理论上可以通过搭建更多的层的网络实现感知域的线性增加,靠着卷积过滤器的增加: 也可以使用下采样的方法,池化,增加感知域,目前通常都结合了这两种技术: 堆叠不同层的con…