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谷歌大脑提出NAS-FPN:这是一种学会自动架构搜索的特征金字塔网络

快讯
2019年4月22日
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【摘要】:
在这篇论文《NAS-FPN:LearningScalableFeaturePyramidArchitectureforObjectDetection》中,谷歌大脑的QuocV.Le等研究者提出了一种新的架构搜索方法NAS-FPN。他们希望借助神经架构搜索的优势,并学习更好的目标检测特征金字塔网络架构。目前NAS-FPN实现了优于当前最佳目标检测模型的准确率和延迟权衡。

在这篇论文《NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection》中,谷歌大脑的 Quoc V. Le 等研究者提出了一种新的架构搜索方法 NAS-FPN。他们希望借助神经架构搜索的优势,并学习更好的目标检测特征金字塔网络架构。目前 NAS-FPN 实现了优于当前最佳目标检测模型的准确率和延迟权衡。