SpineNet和ResNet模型在iNaturalist细粒度图像分类任务上的性能比较。
同时在研究中发现，联合优化尺度轮换和尺度交叉连接比在固定尺度下优化交叉连接效果更好。交叉连接在不同尺度特征融合过程中扮演着重要的角色。研究人员通过选择性图破坏链接来探索交叉连接的重要性，包括移除短程连接、移除长程连接、同时移除长短连接并将其连接到先前的序列模块上。下表显示了性能衰减，发现短程连接并不能有效处理频率分辨率的演变。
三、结论和展望
研究人员认为尺度缩减模型无法同时有效地处理识别和定位任务，提出的尺度轮换模型作为一种新的架构解决了这一问题。同时还通过神经架构搜索的方式来提升这一架构的性能，并在目标检测和分类中得到了显著的性能提升。这一独特的模型架构将为各种视觉任务提供更多的选择和性能提升。
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