I detta arbete presenterar vi en enkel, mycket effektiv och modulariserad Dual Path Network (DPN) för bildklassificering som presenterar en ny topologi av anslutningsvägar internt. Genom att avslöja likvärdigheten av den state-of-the-art Residual Network (ResNet) och Densely Convolutional Network (DenseNet) inom ramen för HORNN, finner vi att ResNet möjliggör funktionsåteranvändning medan DenseNet möjliggör nya funktioner prospektering som båda är viktiga för att lära sig bra representationer. För att dra nytta av fördelarna med båda bantopologierna delar vårt föreslagna Dual Path Network gemensamma funktioner samtidigt som flexibiliteten bibehålls för att utforska nya funktioner genom arkitekturer med dubbla stigar. Omfattande experiment på tre referensdatauppsättningar, ImagNet-1k, Places365 och PASCAL VOC, visar tydligt överlägsen prestanda hos den föreslagna DPN över state-of-the-arts. Särskilt på datasetet ImagNet-1k överträffar en grund DPN den bästa ResNeXt-101(64 × 4d) med 26% mindre modellstorlek, 25% mindre beräkningskostnad och 8% lägre minnesförbrukning, och en djupare DPN (DPN-131) ytterligare driver den senaste enskilda modellens prestanda med cirka 2 gånger snabbare träningshastighet. Experiment på Places365 storskalig scen dataset, PASCAL VOC detektion dataset, och PASCAL VOC segmentering dataset visar också dess konsekvent bättre prestanda än DenseNet, ResNet och den senaste ResNeXt modellen över olika applikationer.
I linje med detta föreslås att tvåvägsnät (DPN-REF) kombineras för att kombinera både fördelar med resterande väg och tätt ansluten väg.
Dual Path Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}