Abstract-Representera funktioner på flera skalor är av stor betydelse för många vision uppgifter. Nya framsteg i stamnätskonvolutionella neurala nätverk (CNN) visar ständigt starkare multi-scale representation förmåga, vilket leder till konsekventa prestandavinster på ett brett spektrum av applikationer. De flesta befintliga metoder representerar emellertid de multiskaliga egenskaperna på ett skiktmässigt sätt. I detta dokument föreslår vi en ny byggsten för CNNs, nämligen Res2Net, genom att bygga hierarkiska restliknande anslutningar inom ett enda restblock. Res2Net representerar flerskaliga funktioner på en granulär nivå och ökar utbudet av mottagliga fält för varje nätverkslager. Den föreslagna Res2Net-blocket kan anslutas till toppmoderna CNN-modeller, t.ex. , ResNet, ResNeXt och DLA. Vi utvärderar Res2Net-blocket på alla dessa modeller och visar konsekventa resultatvinster jämfört med baslinjemodeller på allmänt använda datauppsättningar, t.ex. , CIFAR-100 och ImageNet. Ytterligare ablationsstudier och experimentella resultat på representativa datavisionsuppgifter, dvs. , objektdetektering, klassaktiveringskartläggning, och betydande objektdetektering, ytterligare verifiera överlägsenheten av Res2Net jämfört med de state-of-the-art baslinjemetoder. Källkoden och de utbildade modellerna kommer att göras tillgängliga för allmänheten.
Res2Net REF konstruerar hierarkiska resterande-liknande anslutningar inom varje enskilt restblock för att generera flerskaliga funktionskartor.
Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture
{'venue': 'IEEE TPAMI 2020', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}