【学习】DLA (Deep Layer Aggregation)

本研究是有由UC Berkeley的Trevor Darrell组发表于2018年CVPR。因为,工作中应用到CenterNet,文章中使用了DLA作为backbone,能够以较高的速度完成推理并维持较高的AP。

DLA文章:论文

DLA

在实际操作中,常常将高级特征和低级特征进行融合。
在这里插入图片描述
如上图所示,常用的融合方法为DC与FP,其中Dense Connections来自DenseNet,可以聚合语义信息。Feature Pyramids空间特征金字塔可以聚合空间信息。DLA同时结合以上两点,提出了一种树形+双向融合结构。

DLA 网络结构:

在这里插入图片描述
DLA结构,由 五大部分组成:base_layer是前两个方块,进行快速的下采样,后面四个红框,每一个红框是一个Tree-树结构,树结构之间也同时存在流动,如 橙色箭头线(上采样)所示,将上一级的Tree的图像上采样之后融合。

总结一下:

  • 红色框代表的是用树结构链接的层次结构,能够更好地传播特征和梯度。
  • 橙色链接代表的是IDA,负责链接相邻两个stage的特征让深层和浅层的表达能更好地融合。
  • 蓝色连线代表进行了下采样

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