还在用传统卷积吗?Facebook等提出全新卷积操作OctConv

初商 2019-09-02

机器学习算法与python学习

整理自新智元

Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作OctConv,可以直接替代传统卷积,持续提高图像和视频识别任务的精度,同时降低内存和计算成本。
传统卷积运算,有了一种全新的替代方法。

image.png

论文地址:

https://export.arxiv.org/pdf/1904.05049

其中,论文一作陈云鹏现于新加坡国立大学读博士,师从颜水成和冯佳时,两人也是这篇论文的作者。其他作者来自Facebook AI。

作者表示,OctConv 是一种即插即用的卷积单元,可以直接替代传统的卷积,而无需对网络架构进行任何调整。

在自然的图像中,信息以不同的频率传递,其中较高的频率通常以精细的细节编码,较低的频率通常以全局结构编码。

类似地,卷积层的输出特征图也可以看做是不同频率的信息的混合。

在这项工作中,作者

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