当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

fpn论文前沿信息_人工智能论文3000字(2024年12月实时热点)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

fpn论文

佳能将在 IEDM 展示新型传感器技术佳能将在 IEDM（国际电子器件会议）上展示其最新开发的图像传感器技术。这次会议将包括 6 篇论文，详细介绍图像传感器领域的最新进展。佳能将推出新型扭曲光电二极管 CIS 结构，像素间距为 6 ⵭，实现全方位自动对焦，具有高速、高精度和 95 dB 的动态范围（DR）。这种扭曲光电二极管采用双层石墨烯/硅混合波导，使其更加高效且响应时间非常快。三星电子的 Lee 在第一篇论文中描述了一种 0.5 ⵭ 像素、3 层堆叠的 CMOS 图像传感器（CIS），采用像素内 Cu-Cu 接合技术，具有改进的转换增益和噪声。接下来的两篇论文介绍了电压域全局快门（VDGS）CIS 的新成果。Omnivision 的高提出了一种 2.2 ⵭ – 2 层堆叠高动态范围 VDGS CIS，具有 1㗲共享结构，可提供双转换增益并实现低 FPN。意法半导体的 Malinge 则提出了一种使用深沟槽电容器的 2.16 ⵭ 6T BSI VDGS CIS，并使用空间分割曝光实现 90 dB 动态范围。 Meta 的 Berkovich 提出了一种 2 兆像素（4.23 ⵭ 像素间距）的图像传感器，提供块并行 A/D 架构，并具有可编程稀疏捕获和细粒度门控方案，以实现节能。佳能的 Shirahige 在下一篇论文中介绍了一种新的扭曲光电二极管 CIS 结构，像素间距为 6 ⵭，可实现全方位自动对焦，具有高速、高精度和 95 dB DR。最后，上海交通大学的 Shan 展示了一种 64㗶4 像素的有机成像仪原型，该原型基于新颖的无空穴传输层（HTL）结构，实现了最高记录的低光性能。这些技术展示了图像传感器领域的最新进展和创新，值得期待。

YOLO的泛化能力为何如此强大？ 𐟌Ÿ泛化能力是一个难以量化的问题，因此我们只能定性地解释。 𐟌Ÿ从网络结构来看，YOLO的网络结构非常简洁，没有太多复杂的模块。特别是在YOLOv4之前，YOLO的网络结构一直保持简洁。例如，YOLOv3-SPP的backbone部分采用DarkNet-53，使用了简单的残差块，没有复杂的模块。颈部部分使用了结构简洁的SPP模块，由三个并行分支组成，每个分支使用不同大小的maxpooling核。随后，通过朴素的FPN结构将三个不同尺度的特征融合，最后进行预测。整体结构普通，没有精心设计的痕迹。而在YOLOv4和YOLOv5中，虽然精心设计的痕迹增多，但在COCO数据集上的表现非常惊艳，说明这些设计是合理的。不过，如果看过很多论文就会发现，新的模块和方法通常优先使用SSD、RetinaNet、YOLOv3和Faster RCNN作为baseline，而很少采用YOLOv4甚至YOLOv5。一个关键因素是这些baseline的结构简单，优化空间大，更容易泛化到自己的任务上，从而验证自己工作的性能。因此，简洁的网络结构可能是泛化性的一个重要因素。 𐟌Ÿ从训练策略来看，YOLO系列采用了大量的数据增强手段，如水平翻转、色彩空间变换、随机剪裁和多尺度训练等。这些数据增强手段可以扩展训练集，增加数据样本的丰富性，从而使模型能够认识更多的数据。然而，采用这么多数据增强手段的一个负面作用是训练时间加长。例如，RetinaNet一般在COCO上训练12个epoch左右，而YOLOv3需要将近300个epoch。这是因为前者仅使用水平翻转一个数据增强手段，远少于后者。同时，前者会冻结backbone中的bn层和前一个到两个stage，减少了需要训练的参数，可以有效加快收敛速度。而YOLO不会冻结任何层，直接加载预训练权重，然后使用大量数据增强手段，采用大epoch进行训练，几乎不用调参。