目标检测之NASNet

本文主要是介绍目标检测之NASNet，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、目标检测之NASNet

Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.07012
• 论文代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/nasnet

二、NASNet

1、自动产生网络结构

如上图所示，控制器RNN利用概率p从搜索空间预测结构A，一个具有A结构的子网络被训练成收敛性达到精度R，用R缩放p的梯度来更新RNN控制器。

2、采用resnet和Inception重叠使用block结构思想

论文借鉴了目前主流优秀的网络结构（如ResNet和GoogleNet）的重复堆叠思想，使得RNN控制器学习得到也是基本单元convolutional cell，这是和原来的NAS很不一样的地方。论文通过堆叠convolution cell从而构建整个网络结构，上图所示就是基于这两种cell在不同数据集上构建的网络结构。
  为了生成可扩展的网络结构并且能够结构任意size的图像，基于此论文设计的convlolution cell主要包含两种：

• Normal Cell：不改变输入feature map的大小的卷积；
• Reduction Cell：将输入feature map的长宽各减少为原来的一半的卷积，是通过增加stride的大小来降低size。

最后RNN控制器用来预测这两种Cell。

3、利用迁移学习将生成的网络迁移到大数据集上提出一个new search space

一个convolution cell由B个block组成，那么一个block又是什么呢，如上图所示，对于每个block来说RNN控制器有5个预测步骤也有5个输出的预测值。每个block的输入是前面的两个block的最后的输出。

预测步骤一共是5个步骤：

1. 从h_i​,h_i−1​或从隐状态的集合中选择一个隐藏的状态,例如上图基本模块的hidden layer A；
2. 从与步骤1相同的选项中选择第二个隐藏状态，例如上图基本模块的hidden layer B；
3. 选择要应用于步骤1中选择的隐藏状态的操作（黄色框）；
4. 选择要应用于步骤2中选择的隐藏状态的操作（黄色框）；
5. 选择一个方法来组合步骤3和步骤4的输出来创建（绿色框）；

考虑到计算资源的限制，论文限制了search space，设置B=5。
步骤3和步骤4中选择的操作可以下面的这些选项选择 ：

搜索策略：

文章进行了布鲁斯-随机搜索（RS）和强化学习（RL）的对比，得出强化学习（红色）可以获得比随机搜索（蓝色）更好的结果。

最终结构NASNet-A：

4、结果

这篇关于目标检测之NASNet的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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