二、特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks) 作者提出了FPN算法。做法很简单,如下图所示。把低分辨率、高语义信息的高层特征和高分辨率、低语义信息的低层特征进行自上而下的侧边连接,使得所有尺度下的特征都有丰富的语义信息。 作者的算法结构可以分为三个部分:自下而上的卷积神经网络(上图左),自上而下过程(...
特征金字塔是多尺度目标检测系统中的一个基本组成部分。近年来深度学习目标检测特意回避金字塔特征表示,因为特征金字塔在计算量和内存上很昂贵。所以作者利用了深度卷积神经网络固有的多尺度、多层级的金字塔结构去构建特征金字塔网络。使用一种自上而下的侧边连接,在所有尺度构建了高级语义特征图,这种结构就叫特征金字塔网络...
原理:通过构建多尺度特征金字塔来处理不同尺度的目标。它主要包含两个关键步骤:自底向上的特征提取和自顶向下的特征融合。 1.自底向上的特征提取阶段通过一个基础网络(如ResNet或VGGNet)从输入图像中提取出不同尺度的特征图。这些特征图具有不同的感受野和语义信息。 2.自顶向下的特征融合阶段将高层特征图与低层特...
由于小物体本身具有的像素信息就很少,在下采样的过程中极易被丢失,因此为了处理物体大小差异明显的检测问题,经典方法就是使用图像金字塔的方式进行多尺度变化增强,但是这样会带来极大的计算量,因此提出使用特征金字塔。论文中提出四种结构: (a)通过图像金字塔构建不同尺度的特征金字塔,这种方法能够对每一种尺度的图像进行...
简介:这篇文章详细介绍了特征金字塔网络(FPN)及其变体PAN和BiFPN在深度学习目标检测中的应用,包括它们的结构、特点和代码实现。 摘要 目标检测中的金字塔集合通常指的是特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN),这是一种在深度学习目标检测模型中常用的结构,用于构建多尺度的特征表示,以检测不同尺寸的目标。特征金...
总结:本文介绍了特征金字塔的两种构建方式,特征金字塔的一些现有方案,主要都是围绕金字塔如何更好地融合信息进行预测来改进。特征金字塔算是比较有用的一个结构,用在目标检测、语义分割等领域有较好的性能。 参考论文: 1.DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully...
特征金字塔是目前用于目标检测、语义分割、行为识别等方面比较重要的一个部分,对于提高模型性能具有非常好的表现。 不同大小的目标都经过了相同的降采样比例后会出现较大的语义代沟,最常见的表现就是小目标检测精度比较低。特征金字塔具有在不同尺度下有不同分辨率的特点,不同大小的目标都可以在相应的尺度下拥有合适的...
特征金字塔是目前用于目标检测、语义分割、行为识别等方面比较重要的一个部分,对于提高模型性能具有非常好的表现。 不同大小的目标都经过了相同的降采样比例后会出现较大的语义代沟,最常见的表现就是小目标检测精度比较低。特征金字塔具有在不同尺度下有不同分辨率的特点,不同大小的目标都可以在相应的尺度下拥有合适的...
使用图像金字塔构建特征金字塔,特征是根据每个不同大小比例的图像独立计算的,每计算一次特征都需要resize一下图片大小,耗时,速度很慢。 优点: 对每一种尺度的图像进行特征提取,能够产生多尺度的特征表示,并且所有等级的特征图都具有较强的语义信息,甚至包括一些高分辨率的特征图。
【新智元导读】这篇文章介绍了FAIR何恺明、Tsung-YiLin等人的团队在计算机视觉领域最新的一些创新,包括特征金字塔网络、RetinaNet、MaskR-CNN以及用于实例分割的弱半监督方法。 特征金字塔网络(FeaturePyramidNetworks) 让我们以现在著名的FeaturePyramidNetworks(FPN)[1]开始,这是在CVPR2017发表的论文,作者Tsung-YiLin,何恺明...