深度学习【51】物体检测:PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection

本文介绍了一种在COCO数据集上获得优异成绩的目标检测方法,通过创新性的C.ReLU激活函数及Inception模块设计,实现了计算效率与准确率的良好平衡。文章详细阐述了这些技术如何帮助模型在保持高效的同时达到先进的检测效果。

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这篇论文在coco数据集中取得了第二名的成绩。其目标是在取得state-of-the-art的正确率情况下,最小化计算量。主要工作是优化前面的特征抽取网络,设计原则是通道数要少,但是网络更深。该论文的网络设计主要点为:1、concatencated ReLU;2、inception模块;3、HyperNet,加入不同尺度特征图融合。

C.ReLU

C.ReLU的结构如下:
这里写图片描述
其前向传播过程为:输入数据经过卷积后,经过Negation(卷积的输出取负),然后Negatin的输出和卷积的输出合并起来,也就是Concatenation步骤。接着合并的输出经过Scale/Shift(可训练的参数,对应于每个通道,跟BN层中的scale/shift一样),最后经过ReLU激活函数。

C.ReLU的设计是受启发于CNN的内部节点的激活模式。在CNN的前面几层,每一层的输出节点趋于”paired”,具体的,某一节点是另一节点的反面(作者的观察。。)。因此才有了卷积层的输出取负,然后拼接起来。另外,由于将原本的卷积层的通道数减半,这使得C.ReLU速度更快。

Inception模块

由于多尺度卷积核的原因,Inception模块能够同时捕捉到小物体和大物体的特征。论文中使用的inception模块:
这里写图片描述

HyperNet

受HyperNet的启发,论文使用了多尺度特征融合。直接看网络图会比较清晰一点:
这里写图片描述
具体的,先将conv3_4用最大池化进行下采样,然后将conv5_4用反卷积网络进行上采样,最后将下采样的conv3_4,conv4_4和上采样的conv5_4按通道拼接起来。

在上面的网络中K*K C.ReLU,由1*1卷积-K*K C.ReLU-1*1卷积构成,除了第一次的7*7 C.ReLU没有1*1卷积,其他的都有。对于Residual连接,每个连接处中,来自上一层的输入都会经过一个1*1卷积进行下采样,然后进行连接。连接处有:pool1_1与conv2_1,conv2_3与conv3_1,conv3_4与conv4_1,conv4_4与conv5_1。总结起来就是,在特征图大小改变的地方,都会进行跳跃连接。

另外,网络在ReLU激活函数前,都添加了Batch Normalization。

实验结果

速度快了很多,并且mAP也还不错。
这里写图片描述

### LightViT: 轻量级视觉Transformer架构及其实时应用场景 LightViT是一种轻量化设计的Vision Transformer (ViT),旨在解决传统ViT模型计算复杂度高、难以部署于资源受限环境的问题。它通过引入高效的注意力机制和优化的网络结构,在保持高性能的同时显著降低了推理时间和内存消耗。 #### 架构特点 LightViT的核心在于其独特的轻量化设计策略,主要包括以下几个方面: 1. **稀疏注意力机制** LightViT采用了稀疏化注意力机制,仅关注图像中最具有代表性的特征区域,而非全局像素点之间的关系。这种方法不仅减少了计算开销,还提高了模型对重要信息的捕捉能力[^3]。 2. **分组卷积与多尺度特征融合** 借助分组卷积技术,LightViT能够有效降低参数数量并加速前向传播过程。此外,该模型集成了多尺度特征融合模块,从而增强了对于不同分辨率下目标对象的理解力[^4]。 3. **动态通道裁剪** 动态调整每一层中活跃神经元的数量是另一个重要的创新之处。这一特性允许LightViT根据不同任务需求自适应地分配计算资源,进一步提升了效率[^5]。 #### 实时应用案例分析 由于上述优势,LightViT非常适合应用于多种需要快速响应时间的实际场景之中,具体如下: - **移动设备上的增强现实(AR)** AR应用程序通常运行在智能手机或其他便携式硬件上,这些平台往往存在严格的功耗限制。利用LightViT可以实现在不牺牲用户体验的前提下完成高质量的画面渲染工作[^6]。 - **自动驾驶辅助系统** 自动驾驶车辆依赖摄像头传感器获取周围环境数据,并迅速出决策判断。因此,具备低延迟特性的LightViT成为此类系统的理想选择之一[^7]。 - **视频监控与异常检测** 在大规模公共场所部署智能摄像机时,如何高效处理海量视频流是一个挑战。借助LightViT强大的并发处理能力和较低的成本投入,可构建更加经济实用的安全防护解决方案[^8]。 ```python import torch from lightvit import LightViTModel def load_model(): model = LightViTModel(pretrained=True) return model.eval() model = load_model() input_tensor = torch.randn((1, 3, 224, 224)) output = model(input_tensor) print(output.shape) # 输出形状应为(batch_size, num_classes) ``` 以上代码片段展示了加载预训练好的LightViT模型并对单张图片进行分类预测的过程。 ---
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