(16)一些别人修改网络模型的经验
1.主干网络添加attention机制
2.在Object detection api上复现SSD_Mobilenetv3(网络结构图)
3.技巧总结;ASPP
4.BBUF红外小目标检测-经验总结:
在这个实验过程中,和BBuf讨论有了很多启发,也进行了总结,在这里公开出来,(可能部分结论不够严谨,没有经过严格对比实验,感兴趣的话可以做一下对比实验)。
SPP层是有效的,Size设置接近feature map的时候效果更好。
YOLOv3、YOLOv3-SPP、YOLOv3-tiny三者在检测同一个物体的情况下,YOLOv3-tiny给的该物体的置信度相比其他两个模型低。(其实也可以形象化理解,YOLOv3-tiny的脑容量比较小,所以唯唯诺诺不敢确定)
个人感觉Concate的方法要比Add的方法更柔和,对小目标效果更好。本实验结果上是DenseNet作为Backbone的时候效果是最佳的。
多尺度训练问题,这个文中没提。多尺度训练对于尺度分布比较广泛的问题效果明显,比如VOC这类数据集。但是对于尺度单一的数据集反而有反作用,比如红外小目标数据集目标尺度比较统一,都很小。
Anchor对模型影响比较大,Anchor先验不合理会导致更多的失配,从而降低Recall。
当时跟群友讨论的时候就提到一个想法,对于小目标来说,浅层的信息更加有用,那么进行FPN的时候,不应该单纯将两者进行Add或者Concate,而是应该以一定的比例完成,比如对于小目标来说,引入更多的浅层信息,让浅层网络权重增大;大目标则相反。后边通过阅读发现,这个想法被ASFF实现了,而且想法比较完善。
PyTorch中的Upsample层是不可复现的。
有卡可以尝试一下超参数进化方法。
5.一点就分享系列(实践篇3-上篇)— 修改YOLOV5 之”魔刀小试“+ Trick心得分享+V5精髓部分源码解读
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