深层特征融合DLA

最新推荐文章于 2023-03-04 11:56:33 发布
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本文深入探讨了DLA网络结构，一种结合IDA和HDA的深度学习模型，旨在通过更紧密的连接策略优化特征融合。IDA关注不同分辨率和尺度的特征，而HDA则聚焦于不同阶段、模块和通道间的特征整合，旨在提升模型的性能。

深层特征融合DLA

论文：https://arxiv.org/pdf/1707.06484.pdf
Giithub：https://github.com/ucbdrive/dla

在这里插入图片描述论文基于更加紧密连接的思想，提出了DLA网络结构。该结构是iterative deep aggregation (IDA) 和 hierarchical deep aggregation (HDA)的融合。

IDA主要关注分辨率和尺度的特征，HAD主要关键stage,block，channel之间的特征。
在这里插入图片描述（a）没有特征融合的网络结构，类似vgg

（b）进行了对应大小的层的特征融合的结构，类似Unet

（c）IDA结构，迭代的进行特征融合

（d）通过树形结构，实现不同block，不同深度之间的特征融合

（e）对d结构进行改进的结构，增加了流入主干分支的支路

（f）对d结构进行改进的结构，HDA结构
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

DLA：深层聚合的轻量backbone
AI数据工厂
04-12 1742
DLA主要提出了IDA和HDA两种聚合方式，来聚合不同通道、尺度、分辨率的层或者块。通过聚合，得到的特征表达能力更强，且对参数的利用率更高。
Backbone：深层聚合网络：Deep Layer Aggregation（DLA）
Airs-Gao的博客
11-27 6570
Backbone：Deep Layer Aggregation（深层聚合网络，DLA） 论文网址：https://arxiv.org/abs/1707.06484 论文代码（pytorch）：https://github.com/ucbdrive/dla 参考博客：Deep Layer Aggregation----------论文理解 0. 摘要 DLA是一种融合深层网络的backbone结构。 通过更深层次的融合可以更好的聚合不同层的信息。 深层聚合结构以迭代和分层方式合并特征层次结构，使网络具有
论文笔记——Deep Layer Aggregation(DLA)
you2336的博客
10-12 1705
论文下载： https://arxiv.org/pdf/1707.06484.pdf 论文代码： https://github.com/ucbdrive/dla 论文摘要: 视觉识别需要丰富的表示,跨级别从低到高,范围从小型到大型,分辨率从细到粗。架构方面的工作在网络骨干维度的方面上逐渐有突破，人们都倾向于设计更深或更广的网络架构。但是作者认为如何在网络中最好地聚合层和块值得进一步的探索。在这个思路上，作者提出深层聚合方案(Deep Layer Aggregation)，通过更深层次的聚合来增..
Deep Layer Aggregation
肥羊汤
05-15 1005
深层聚合——DLA（解读）（原论文） 本文目的（个人理解：IDA是层间，HDA是层内） 通过更深入的聚合来扩充标准体系结构，以更好地融合各层的信息。 深层聚合结构以迭代和分层方式合并特征层次结构，使网络具有更高的准确性和更少的参数。 主要研究如何聚合层以更好地融合语义和空间信息以进行识别和定位。扩展当前方法的“浅层”跳过连接，文中的聚合架构包含更多深度和共享。文中介绍了两种深层聚合（DLA）...
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4. **跨层连接**：除了残差连接，DLA34还采用了跨层连接，使得浅层和深层特征可以直接交互，有助于信息的传递和特征的复用。 标签 "dla34" 确认了这个.pth文件是与DLA34模型直接关联的。这意味着文件 "dla34-ba72cf...
深层聚合算法（DLA）
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05-03
深层聚合算法（Deep Layer Aggregation, DLA）的核心在于通过更深层次的特征融合机制提升网络的表现力。DLA 提出了两种主要结构：迭代聚合（Iterative Deep Aggregation, IDA）和分层聚合（Hierarchical Deep ...
多传感器融合目标检测系列：CenterFusion(基于CenterNet)源码深度解读: ：DLA34 (四)
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CenterNet与Centerfusion结构解析
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解读DLA这篇论文，这是卷积神经网络结构变迁过程中里程碑式的成果。
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08-06 1498
DLA网络详解 CenterNet的骨干网络之DLASeg
DLA简述
今天打卡Leetcode了吗
11-05 5878
引言   更深层的神经网络可以提取更多的语义信息和全局特征，但这不代表最后一层是任务的最终表示，跳跃连接就已经证明了这一点，跳跃连接对分类和回归以及结构化任务是有效的，   本文研究如何聚合层以更好地融合语义和空间信息进行识别和定位，扩展当前方法的“浅”跳跃连接，聚合架构更多深度和共享，介绍两种深度聚合(DLA)结构：迭代深度聚合(IDA)和分层深度聚合(HDA)。IDA主要进行分辨率和尺度的融合，而HDA主要融合各种模组和通道的特征。IDA根据基础网络结构，逐级提炼分辨率和聚合尺度(类似ResNet)。H
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Deep Layer Aggregation (DLA) 是一种网络特征融合方法，发表于CVPR 2018。相比传统串联的卷积网络，其典型特点是实现了不同层级的深度融合，相比目标检测中的FPN和PAN结构，相比Desnet的密集连接，其连接方式更复杂更综合。论文中包含两个网络，一个是DLA的特征提取模型，可用作分类模型和检测模型的backbone，第二个网络是在DLA的基础上加入一个decoder模块，组成一个分割模型，相当于把DLA看做encoder。...........................
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