【图像分类】必读论文合集推荐丨通道关系、异步进化算法、架构搜索等

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于 2022-05-13 17:25:16 发布 · 1.4k 阅读

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#算法 #分类 #计算机视觉

这篇博客汇集了关于图像分类的高质量论文，包括Res2Net的多尺度架构、挤压和激励网络的通道关系建模、正则化进化在架构搜索中的应用、可微分的架构搜索技术DARTS、针对移动设备的Mnasnet优化以及EfficientNet的模型缩放方法。这些研究展示了如何提升计算机视觉中图像分类的性能和效率。

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收录于IJCAI2022 的论文Investigating and Explaining the Frequency Bias in Image Classification （链接：https://www.aminer.cn/pub/6278861f5aee126c0f071c6c/?f=cs）探究和解释了图像分类任务中存在的频域偏见。图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist，到后来更大一点的10分类的 cifar10和100分类的cifar100任务，到后来的imagenet任务，图像分类模型伴随着数据集的增长，一步一步提升到了今天的水平。现在，在imagenet这样的超过1000万图像，超过2万类的数据集中，计算机的图像分类水准已经超过了人类。

可见，图像分类在计算机视觉有着重要地位。AMiner整理了关于图像分类的论文合集，点击链接查看：https://www.aminer.cn/topic/600a813592c7f9be21328877?f=cs

以下是从论文集中挑选的几篇优质论文，供大家学习：

1.Res2Net: A New Multi-Scale Backbone Architecture
“在本文中，我们提出了一种新颖的CNN构建块，即Res2Net，方法是在单个残差块中构建分层残差状连接。Res2Net 在粒度级别表示多尺度特征，并增加了每个网络层的接受字段范围…”