计算机视觉FPN: 特征金字塔网络 FPN:feature pyramid networks for object detection 对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果。 一、问题背...
这个结果也说明了其实金字塔的每级level都有差不多相似的语义信息,而不是普通网络那样语义信息区别很大。 FPN for Fast R-CNN RPN抽取到特征后,Fast R-CNN用RoIpool抽取出RoI后进行分类Fast R-CNN is a region-based object detector in which Region-of-Interest(RoI) pooling is used to extract features.Fas...
多stage检测算法:从上图中我们可以看到P3,P4,P5,P6,P7这五个不同尺度的特征图进入一个检测头预测候选框,这个检测头其实就是一个人检测算法,不过这个神经网络的输入是多个不同尺度的特征图,输出则是候选框,所以这个多sgtage检测算法; 特征金字塔网络:这个其实是让不同尺度的特征图之间互相融合,来增强特征图表征能...
简单的说就是:一个图片同样是经过卷积网络来提取特征,本来是经过多个池化层输出一个特征图,现在是经过多个池化层,每经过一个池化层都会输出一个特征图,这样其实就提取出了多个尺度不同的特征图。 然后尺度不同的特征图,丢进特征金字塔网络FPN,做目标检测。
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(...
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(...
【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...
这里介绍的文章是来自 Facebook 的特征金字塔网络 Feature Pyramid Networks(FPN)。FPN 主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本不增加原有模型计算量情况下,大幅度提升了小物体检测的性能。我们将从论文背景,论文思想,结果与结论几方面探讨此论文。在物体检测里面,有限计算量情况下,...
特征金字塔网络(FPN)是根据特征金字塔概念设计的特征提取器,目的是提高精度和速度.它替代了类如Faster R-CNN中的特征提取器,并且生成更高质量的特征图金字塔. 经过一系列的卷积以后得到了feature map,我们通过上采样,再一步步还原回去,在保证高级语义信息没丢的情况下,还把feature map的size搞大了.然后用大size的fea...
本文深入探讨了特征金字塔网络(FPN)在物体检测领域的应用,旨在解决多尺度问题,特别是在有限计算量情况下,网络深度与尺度之间的矛盾,以及小物体检测性能的下降问题。FPN在不增加额外计算量的情况下,通过简单的网络连接改变,显著提升了小物体的检测性能。在传统的物体检测方法中,多尺度训练和测试通过图像...