极市直播 | 张航:ResNeSt,拆分注意力网络|ResNet最强改进版
| 极市线上分享 第60期 |
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在图像处理领域,虽然近年来的新模型层出不穷,但在大多数的下游任务中,例如目标检测、语义分割,依旧还是用ResNet或其变体作为骨干网络。在今年4月中旬,亚马逊团队提出了“ResNet最强改进版”网络——ResNeSt。ResNeSt可以直接应用到已有的主流模型中,显著提高 Mask R-CNN,Cascade R-CNN 等模型的结果(~3%)。极市也对此进行过相关报道解读:ResNet最强改进版来了!ResNeSt:Split-Attention Networks。
本次直播,我们重磅邀请到ResNeSt的作者:亚马逊应用科学家张航,为我们深度解读ResNeSt的相关工作。
01
直播信息
时间:2020年6月20日 (周六)上午10:00~11:00
主题
ResNeSt: 拆分注意力网络
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嘉宾介绍
张航
亚马逊应用科学家,于2017年获得罗格斯大学博士学位,2013年获得东南大学学士学位。研究方向:图像分类,语义分割,半监督学习以及自动化深度学习。
更多信息见个人主页:
https://hangzhang.org/
03
关于分享
论文地址:
https://arxiv.org/pdf/2004.08955.pdf
代码地址:
https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt
2. 近期神经网络结构搜索的发展,以及与下游应用的脱节
3. 拆分注意力:注意力机制与多通道网络的融合
4. ImageNet上的分类表现,以及迁移学习的效果
5. 总结与未来工作展望
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参与方式
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往期回顾
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关于极市平台
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