オムライスの備忘録

数学・統計学・機械学習・プログラミングに関することを記す

【深層学習】Omni Scale Network / OSNet #アルゴリズム編

Index

OSNet

画像処理における Person Re-Identification のタスクにおける提案手法.

Homogeneous Scale (同種スケール)と Heterogeneous Scale (異種スケール)の 2 つの機能を Omni Scale として提案している.

マルチスケール (複数の入力の大きさ) に対応するための工夫がキーポイント.

工夫

Depthwise Separable Convolutions

MobileNet にも利用されている Depthwise Separable Convolutions を導入することで、効率化.

Omni-Scale Residual Block

各ブロックでは、ResNet で利用されている Residual Block が導入されている.

通常の ResNet 異なるのは、ブロックが Multi Scale になっている点.

Network Architecture

参考

  • Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification
    • [2019]
    • Abstract
    • 3 Omni-Scale Feature Learing
      • 3.1 Depthwise Separable Convolutions
      • 3.2 Omni-Scale Residual Block
      • 3.3 Network Architecture
    • arxiv.org