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CDCN笔记
阅读量:67 次
发布时间:2019-02-26

本文共 486 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

基于中心差分卷积的新型帧级目标检测方法

最近提出了一个基于中心差分卷积(CDC)的新型帧级目标检测方法称为FAS。该方法通过综合强度和梯度信息,能够更好地捕捉目标的内部细节模式。与传统的卷积网络相比,采用中心差分卷积构建的CDCN(中心差分卷积网络)具有更强的模型鲁棒性和稳定性。

此外,在专门设计的CDC搜索空间中,通过神经结构搜索(Neural Architecture Search,NAS)发现了一种更强大的网络结构CDCN++。该网络结构不仅可以集成多尺度注意力融合模块(Multi-Scale Attentional Fusion Module,MAFM),从而进一步提升检测性能,还在多个基准数据集上展现了优异的性能。具体而言,在6个基准数据集上的实验结果显示,该方法在内部测试中表现优异,尤其是在OULU-NPU数据集(Protocol1)上实现了0.2%的ACER;而在跨数据集测试中的通用性也得到了充分验证,例如从CASIAMFSD到Replay-Attack数据集的迁移实验中,HTER降低了6.5%。

通过神经结构搜索发现更优的CDCN++网络结构

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