谷歌大腦及AI團隊，在本周發(fā)布了一個叫EfficientDet（高效檢測）的人工智能系統(tǒng)。這個系統(tǒng)，實現(xiàn)較少的計算，獲得更高效的檢測目標。
該系統(tǒng)的創(chuàng)建者表示，與YOLO或AmoebaNet等其他流行的檢測模型相比，該系統(tǒng)與CPU或者GPU一起使用時，還能實現(xiàn)更快的性能。在進行另一項與目標檢測相關的任務時，EfficientDet也取得了優(yōu)異的性能。利用PASCAL可視化對象，訓練數(shù)據(jù)集，從而進行語義分割實驗。
據(jù)了解，EfficientDet是EfficientNet的更新版本，該版本是去年為Coral board單板計算機，提供的一系列高級對象檢測模型。谷歌的工程師譚明星、龐若明和Quoc Le在去年秋天首次發(fā)表的一篇論文中詳細闡述了EfficientDet，但在周日對論文（包括代碼）進行了修改和更新。
EfficientDet的優(yōu)化靈感來自于Tan和Le在EfficientNet上的原創(chuàng)作品。提出了骨干網(wǎng)和特征網(wǎng)（backbone and feature networks）的聯(lián)合復合標度方法。其中，雙向特征金字塔網(wǎng)絡(BiFPN)作為特征網(wǎng)絡，ImageNet預訓練的特征網(wǎng)絡作為骨干網(wǎng)絡。
EfficientDet通過刪除只有一個輸入邊的節(jié)點來優(yōu)化跨尺度連接，從而創(chuàng)建一個更簡單的雙向網(wǎng)絡。它還依賴于單級探測器范式，一種以效率和簡單著稱的對象探測器。
這是來自谷歌最新的目標檢測的消息，其用于目標檢測的谷歌云視覺系統(tǒng)，最近在其公開可用的API中，將男性和女性的標簽刪除。
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