Tesla神经网络模型-HydraNet

Backbone：指特征提取网络，用于识别单个图像中的多个对象，并提供对象的丰富特征信息。我们经常使用 AlexNet、ResNet、VGGNet 作为骨干网络。
Detection Head(head)：在特征提取（骨干）之后，它为我们提供了输入的特征图表示。对于一些实际的任务，比如检测对象、分割等。我们通常在特征图上应用一个“检测头”，所以它就像一个头附着在主干上。
Neck：Neck位于主干和头部之间，用于提取一些更精细的特征。（例如特征金字塔网络（FPN），BiFPN）

目标检测有一个通用的结构：​​Input → backbone → neck → head → Output​​。

在特斯拉神经网络架构中：

• backbone: RegNet + ResNet
• neck: BiFPN
• head: HydraNet

        尽管 AutoML 和 NAS 有效，但它们也有局限性：1) 资源消耗高，2) 灵活性差，3) 泛化性差，4) 设计结果难以理解。

Tesla 使用以残差神经网络块设计的 Regnet（正则网络结构）作为其神经网络主干。

RegNet 是 2020 年 Facebook 人工智能研究 (FAIR) 论文Designing Network Design Spaces中提出的一种新的网络设计范式。
 

HydraNets有三个主要好处:

• 特征共享：减少了重复的卷积计算，减少了主干的数量，特别是在测试时效率更高；

最后

以上就是高挑黑米为你收集整理的Tesla神经网络模型-HydraNet的全部内容，希望文章能够帮你解决Tesla神经网络模型-HydraNet所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。