Visuell igenkänning kräver rika representationer som spänner nivåer från låg till hög, skalor från liten till stor, och upplösningar från fin till grov. Även med djupet av funktioner i ett konvolutionsnätverk, ett lager i isolering är inte tillräckligt: att förena och samla dessa representationer förbättrar slutsatsen om vad och var. Arkitektoniska insatser utforskar många dimensioner för nätverkens ryggrad, designar djupare eller bredare arkitekturer, men hur man bäst kan aggregera lager och block över ett nätverk förtjänar ytterligare uppmärksamhet. Även om skippa anslutningar har införlivats för att kombinera lager, dessa anslutningar har varit "shallow" själva, och endast säkring genom enkla, ett steg operationer. Vi förstärker standardarkitekturer med djupare aggregering till bättre säkringsinformation över lager. Vår djupa lageraggregering strukturer iterativt och hierarkiskt slå samman funktionen hierarki för att göra nätverk med bättre noggrannhet och färre parametrar. Experiment över arkitekturer och uppgifter visar att aggregation med djupa lager förbättrar igenkänning och upplösning jämfört med befintliga system för förgrening och sammanslagning.
REF design strukturer iterativt och hierarkiskt slå samman funktionen hierarki för att bättre samman information i en djup fusion.
Deep Layer Aggregation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}