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【炼丹术】EfficientDet训练模型学习总结
EfficientDet训练模型学习总结 简介 pytorch用SOTA实时重新实现官方EfficientDet，原文链接：https : //arxiv.org/abs/1911.09070 预训练权重和基准 性能非常接近论文，仍然是SOTA。 速度/FPS 测试包括没有jit/数据精度技巧的后处理时间。 coefficient pth_download GPU Mem(MB) FJetson TX2实现EfficientDet推理加速（二）
一、参考资料 TensorRT实现EfficientDet推理加速（一） 二、可能出现的问题 infer推理错误 [TensorRT] ERROR: 2: [pluginV2DynamicExtRunner.cpp::execute::115] Error Code 2: Internal Error (Assertion status == kSTATUS_SUCCESS failed.) 直接用pip安装pip install onnx目标检测学习-EfficientDet
1.背景介绍 在绝大多数目标检测网络中，如下图Fig1特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）是一个不可缺少的部分，FPN网络主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题的不足。FPN主要有以下两个作用：1）多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度；2）使用分治法，将目标检测任务按照目标尺寸不同Efficientdet译文
原论文 摘要 模型效率在计算机视觉中越来越重要。本文我们系统地研究了目标检测的神经网络框架，并提出了几个有利于提高模型效率的关键的优化点。首先，我们提出了一个加权双向特征金字塔网络（BiFPN），可以又快又简单地实现多特征融合；其次我们提出了一种复合缩放方法，可以同时缩放所有主盘点热门的目标检测开源方案(附论文+代码下载）
在2020年中，目标检测领域出现了许多优秀的工作，今天我们来聊一聊在当前热门的五大目标检测开源方案。 1、五大改进，二十多项技巧实验，堪称最强目标检测万花筒：YOLOv4&YOLOv5 论文：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection COCO AP：55.4 论文地址：https://arxiv.org/p论文阅读|一阶段的目标检测器EfficientDet
目录 论文相关信息介绍Related WorkBiFPN连接方式Weighted Feature Fusion EfficientDetEfficientDet ArchitectureCompound Scaling（混合缩放）Backbone networkBiFPN networkBox/class prediction networInput image resolution Experiments总结 论文相关信息 1.论文题目windows环境下使用EfficientDet（一）
1、安装TensorFlow 2.1.0、cuda10.1、cudnn7.6.5 参见：https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/12554992.html 2、安装pycocotools 参见：https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/12552775.html 3、下载预训练模型： https://storage.googleapis.com/cloud-tpu-checkpoints实现pytorch版efficientdet的全过程
一、安装环境 # install requirements pip install pycocotools numpy opencv-python tqdm tensorboard tensorboardX pyyaml pip install torch==1.4.0 pip install torchvision==0.5.0 二、下载pytorch版efficientdet源码 git clone https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet
https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf Efficientnet的延续，提出了更快、更容易的多尺度融合BiFPN；提出了在backbone，feature network，box/class prediction上， 统一扩展模型的方式（仍然是调整width, resolution, depth）。 1、BiFPN 当前的一些FPN变种，f为作者提出的bifpn，其实是PA