Вопрос или проблема
Я изучаю различные варианты глубоких свёрточных нейронных сетей (CNN). Исходя из моего понимания, ResNet использует пропускные соединения, которые также каким-то образом имеют форму пирамиды или треугольника? Чем это отличается от сети Feature Pyramid Network?
Обычно люди используют FPN для задач сегментации/обнаружения (плотные предсказания по пикселям), с пропускными соединениями между разными уровнями^1 сети, в то время как ResNet используется для задач классификации/регрессии (разреженные предсказания по изображениям), с пропускными соединениями внутри остаточного блока (между разными слоями сети).
Ещё одно отличие заключается в том, что обычно в FPN вы выполняете некое апсемплирование карт признаков (в форме деконволюции или интерполяции, за которой следует свёртка), в то время как ResNet состоит из последовательности трансформаций уменьшения размерности (свёрток и объединение).
Схематически, FPN может состоять из ResNet (которая преобразует пространственную ширину x высоту в признаки), за которой следует “обратный ResNet” (который преобразует признаки в пространственную ширину x высоту), с пропускными соединениями между соответствующими пространственными уровнями, формируя пирамиду, откуда и название.
Ответ или решение
Как отличаются ResNet и FPN?
ResNet (Residual Neural Network) и FPN (Feature Pyramid Network) – это две различные архитектуры глубоких свёрточных нейронных сетей, каждая из которых предназначена для решения специфических задач в области компьютерного зрения. Эта статья подробно рассмотрит их ключевые отличия, структуру и области применения.
Основы ResNet
ResNet была представлена в 2015 году и стала значительным шагом вперёд в области нейросетей благодаря своему подходу с использованием "пропускающих связей" или "остаточных связей". Эти связи позволяют информации обходить один или несколько уровней сети, что помогает минимизировать проблемы, связанные с затуханием градиента и способствует более эффективному обучению глубоких сетей.
Ключевые характеристики ResNet:
- Остаточные блоки: Каждый блок в ResNet состоит из нескольких свёрточных слоёв, между которыми находятся пропускающие связи. Это позволяет лучше передавать градиенты в процессе обратного распространения.
- Сокращение размерности: ResNet в основном работает с downsampling (уменьшением размерности) изображений за счёт свёрток иPooling слоёв.
- Применение: ResNet часто используется для задач классификации и регрессии, где целыми объектами становятся результатом работы сети.
Основы FPN
FPN была предложена в 2016 году и предназначена для повышения производительности задач обнаружения и сегментации объектов. Она строит многоуровневую пирамиду признаков, в которой используются как низкоуровневые, так и высокоуровневые признаки.
Ключевые характеристики FPN:
- Многоуровневая структура: FPN использует подмодули, которые соединяют выходы различных уровней (например, высокие и низкие уровни фич-сетевой карты) с помощью пропускающих связей. Это позволяет объединять преимущества детализированных низкоуровневых признаков и высокоуровневых контекстных признаков.
- Увеличение размерности: В отличие от ResNet, FPN обычно содержит операции upsampling (увеличения размерности) для создания более высококачественных детальных карт признаков. Это достигается с помощью deconvolution (обратной свёртки) или интерполяции и последующей свёртки.
- Применение: Основное использование FPN заключается в задачах обнаружения объектов и семантической сегментации, где необходимы плотные предсказания на уровне пикселей.
Сравнение и заключения
-
Структура пропускающих связей: В ResNet пропускающие связи организованы внутри остаточных блоков, что позволяет эффективно передавать информацию и градиенты. В FPN же пропускающие связи используются между различными уровнями сети, что позволяет объединить особенности различных уровней, создавая пирамиду признаков.
-
Направление обработки данных: ResNet в основном использует downsampling на входе, тогда как FPN сочетает в себе операции как downsampling, так и upsampling, что необходимо для создания эффективной пирамиды признаков.
-
Целевое применение: ResNet лучше подходит для задач классификации и регрессии, в то время как FPN специально спроектирован под задачи сегментации и обнаружения объектов, благодаря своей способностью обрабатывать информацию на нескольких уровнях.
Таким образом, основное различие между ResNet и FPN состоит в их архитектурных принципах и задачах применения. ResNet фокусируется на эффективном обучении глубоких сетей с помощью остаточных связей, а FPN предоставляет многоуровневую обработку признаков с возможностью объединения информации на различных уровнях для улучшения задач, связанных с детекцией и сегментацией.