深层特征融合DLA

论文：Deep Layer Aggregation

Giithub：https://github.com/ucbdrive/dla

 

论文基于更加紧密连接的思想，提出了DLA网络结构。该结构是iterative deep aggregation (IDA) 和 hierarchical deep aggregation (HDA)的融合。

IDA主要关注分辨率和尺度的特征，HAD主要关键stage,block，channel之间的特征。

（a）没有特征融合的网络结构，类似vgg

（b）进行了对应大小的层的特征融合的结构，类似Unet

（c）IDA结构，迭代的进行特征融合

（d）通过树形结构，实现不同block，不同深度之间的特征融合

（e）对d结构进行改进的结构，增加了流入主干分支的支路

（f）对d结构进行改进的结构，HDA结构

 

网络结构：

 

实验结果：

ILSVRC分类任务，

Cityscapes，CamVid分割任务，

 

总结：

DLA，一个新的网络结构。