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Caractéristiques de bisenet
2022-07-07 08:15:00 【Je suis un petit riz.】
1. Réseau à deux branches
Un réseau met l'accent sur les détails,Son graphique caractéristique est au moins aussi petit que1/8Taille,C'est - à - dire qu'on a essayé de garder plus de détails sur les caractéristiques;
Le deuxième est la légèreté,Il n'a utilisé que trois rouleaux,C'est fait.
Le troisième est la branche des caractéristiques sémantiques avancées(context path),Mettre l'accent sur les profondeurs plus profondes,Le plus profond possible1:32Échantillonnage inférieur pour,
Le quatrième est le modèle Léger,UtiliserinceptionPour réaliser, Tout en maintenant une profondeur plus profonde . Encore une petite quantité de calcul , Par la mise en commun de la moyenne globale , Réaliser la saisie d'informations contextuelles , L'idée principale est un réseau de base léger simple
Le cinquième est la fusion des caractéristiques , Les espaces caractéristiques des deux branches sont différents , Les différences de caractéristiques seront plus importantes , La fusion provoque beaucoup de bruit , Il utilise donc la normalisation par lots , Réduire les différences entre les représentations des caractéristiques , Fusion pondérée par le mécanisme d'attention , Pour souligner les caractéristiques sémantiques avancées
2. Module de fusion des caractéristiques
On a d'abord empilé un canal , En série. , Les canaux sont ensuite empilés et traités avec une Convolution normale , Puis un mécanisme semblable à celui de l'attention a été utilisé , Enfin, un court - circuit
3. Fonction de perte
Surveiller l'ensemble du réseau en utilisant la fonction de perte principale , Utilisez la fonction de perte auxiliaire pour surveiller le réseau plus profond à droite , L'objectif principal est d'accélérer la formation
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