DetNet 解析

针对传统物体检测网络如FPN存在的预训练不一致、大物体回归弱及小物体信息丢失等问题,提出DetNet网络。通过调整stage数量和引入dilatedbottleneck结构,保持特征图分辨率的同时增大感受野,有效提升检测精度。

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1.使用FPN等网络的缺点:

 

  1. 预训练不一致:传统的ResNet或者VGG的stride等于32(就是输入图片和最后的特征图大小的比例),按照每个阶段(stage)的特征图尺度减少为原来的1/2来计算,通常会有5个stage(P1-P5),而FPN中存在P6,RetinaNet中存在P6和P7,而P6和P7是没有被预训练过的。(然而P6和P7已经对任务很敏感了,还需要预训练么,会不会多余?当然文章中并没有讨论这个问题
  2. 大物体的回归弱:在FPN等物体检测网络中,大物体是在比较深的特征图上预测(因为深的特征图对应原图的比例大,感受野大,对应的anchor的scale大),然而由于特征图越深,物体边缘的清晰度就越差(模糊),就很难准确回归;
  3. 小物体在小分辨率特征图上不可见:由于特征图的分辨率减少到原来的1/32,或者更小,小物体在上面是不可见的(32x32的物体在上面只有一个点),FPN等方法,使用分辨率大但是比较浅的层来解决这个问题,由于这些层的语义信息比较弱,没有充分的能力去识别物体,FPN把浅层和语意信息强的深层相加,来提升浅层的语义表达能力,但是由于小物体已经在“深层”中消失,所以他们的语义信息也会丢失。

2. 为了解决上述问题—DetNet:

 

  1. stages的数量是为物体检测设计的(个人理解是在ImageNet上预训练和训练物体检测时的stage数目一致);
  2. 引入了更多的stage(6-7),保持了特征图的分辨率,同时也保证的感受野的大小;

3. 针对Detection设计网络的两大挑战:

 

  1. 需要保持特征图的尺度足够大(小物体不会消失,同时保证特征图的保存更清晰的边缘信息),但是这样会占用更多的内存(显存爆了)和计算量;
  2. 减少下采样的数目(为了保持特征图的分辨率),但是这样感受野的大小无法保证(物体分类和语意分割都需要足够的感受野);

4. DetNet结构:

与ResNet相比,DetNet保留了ResNet50中的stage1-4(ResNet50一共有stage1-5);

针对Detection的两大挑战,DetNet的stage5与ResNet50不同,同时增加了额外的stage6,其设计细节如下:

 

  1. stage4-6这三个stage的stride都是16,也就是这三个stage的特征图都是原图尺寸的1/16,而原本的ResNet50的stage5的特征图是原图尺寸的1/32;
  2. 提出了dilated bottleneck,分成A和B两种,具体的使用顺序如图D;
  3. 使用dilation技术的目的是增大感受野(保证了特征图的尺寸),然而考虑到计算量和内存,stage5和stage6保持了相同的通道数目(256的输入通道,而不是像传统的backbone一样,每个阶段通道数增加一倍)

5. 实验结论

首先需要说明,虽然是针对Detection设计的网络,但还是需要在ImageNet Pretrain才可以,足以说明Pretrain的重要性,同时像BatchNorm等参数在Finetune时需要固定,所以这些参数需要在Pretrain时得到;

### DetNet 技术在网络中的应用 DetNet(Deterministic Networking)是一种旨在提供低延迟、高带宽以及严格服务质量保障的技术框架。它由 IETF 的 Deterministic Networking 工作组开发,目标是在分组交换网络中实现时间敏感型通信[^1]。 #### 主要特点 DetNet 提供了一种机制来确保数据流的时间约束性和可靠性。以下是其主要特性: - **低抖动传输**:通过预留资源并减少排队延迟,DetNet 能够显著降低数据包传递过程中的抖动效应。 - **有界延迟**:对于特定的数据流量,DetNet 可以保证端到端的最大延迟不会超过预定义的界限。 - **高度可靠的服务质量(QoS)**:即使在网络拥塞的情况下,也能维持较高的服务等级。 #### 应用场景 该技术广泛适用于工业自动化控制、媒体广播以及其他对实时性能要求极高的领域。例如,在智能制造环境中,机器之间的同步操作依赖于精确计时信号;而在专业音视频传输场合,则需确保无损播放体验。 #### 实现方式 为了达成上述目标,DetNet 结合了多种技术和协议: - 使用 RSVP-TE 或 PCEP 进行路径计算与资源配置; - 基于 IEEE 802.1 TSN (Time-Sensitive Networking) 标准增强局域网能力; - 利用 MPLS 和 IP 封装形式支持异构环境下的互连互通。 ```python # 示例 Python 代码展示如何模拟简单的队列管理策略 class QueueManager: def __init__(self, max_size): self.queue = [] self.max_size = max_size def enqueue(self, item): if len(self.queue) >= self.max_size: raise OverflowError("Queue overflow") self.queue.append(item) def dequeue(self): if not self.queue: raise IndexError("Empty queue") return self.queue.pop(0) ``` 此段伪代码仅用于说明可能存在于 DetNet 中的一种基础组件行为模式,并不代表实际标准的具体实现细节。
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