针对FPN的这一缺陷,PAN应运而生。PAN在FPN的基础上,增加了一个自底向上的金字塔,以传递低层的强定位特征。这种“双塔战术”不仅保留了FPN的语义增强能力,还补充了定位信息的传递,使得网络在处理多尺度目标时更加全面和准确。 在PAN中,低层的特征通过下采样和横向连接的方式传递到高层,与FPN的自顶向下传递形成互补。
FPN如今已成为Detecton算法的标准组件,不管是one-stage(RetinaNet、DSSD)、two-stage(Faster R-CNN、Mask R-CNN)还是four-stage(Cascade R-CNN)都可用; 何恺明大神的论文Mask R-CNN 获得ICCV最佳论文,其中也应用了FPN网络 R-FCN系由于其自身设计的缘故,无法使用FPN; 后来者PAN在FPN的基础上再加了一个bottom-up...
Feature Pyramid Networks for Object Detection (简称FPN)1、常见卷积与FPN模型FPN的框架2、框架三部分DetailsBottom-up pathwayTop-down pathway and lateral connections3、应用FPN for RPNFPN for Fast R-CNN4、实验表1 FPN对RPN的影响:关心的是召回率AR表2 FPN对Fast R-CNN的影响:关心的是准确率AP表3FPN对...
如图 1所示,该网络基本遵循FPN和Faster-RCNN的目标检测框架,即以FPN中的特征为基础,通过RPN模块生成船舶候选区域,再采用目标检测模块对候选区域进行筛选和精调。本文在传统方案的基础上主要做了两点改进:①应用形变卷积/RoI池化思想对FPN...
高效的双向跨尺度连接:BiFPN的核心创新之一是双向跨尺度连接,允许特征在不同层级之间通过自上而下和自下而上的路径进行更全面的信息传递和融合。这与传统的FPN和PAN不同,后者主要采用自上而下的特征传播方式。 加权特征融合:BiFPN为每条连接边引入了可学习的权重,允许模型根据不同特征的重要性自适应地调整融合方式。
低维度信息和高维度信息对于目标检测来说是互补的,而语义信息在自上而下的特征融合过程中则会被稀释,PAFPN和Libra R-CNN提出了创新的融合方法,以充分利用每个层次上的特征。然而,高层语义任未得到最大程度的利用。利用上下文信息是改进特征表示的一种合适方法,它避免了直接增加更深的卷积层而增加机器的计算量。
金字塔注意力网络(PAN)致力于探索全局上下文信息对语义分割的作用。不同于大部分的工作,我们结合注意力机制和空间金字塔去提取精准的密集特征而用于像素级标注任务,这种方法不再使用复杂化的扩张卷积和人工设计的解码网络。具体地,我们引入特征金字塔注意力模块在高级输出特征上执行空间金字塔注意力,并结合全局池化学习一个...
即首先引入形变卷积/RoI池化模块提升网络对朝向随机、形态多变的船舶目标的适应性;然后以FPN为基础,采用多尺度特征融合的方式为低维特征图构建高级语义特征映射,以增强小尺度船舶目标的检测能力。本文的主要贡献在于有效结合了形变卷积/RoI池化和多尺度特征融合两种CNN网络改进策略,在包含船舶目标67 280余个的遥感影像...
因此, 本文提出了基于尺度感知的双向特征 金字塔网络(scale-aware bilateral feature pyramid networks, SbFPN), 用于交通标志检测与识别. 本 文网络结构如图 1 所示. 图 1 本文网络结构 为了解决尺度变化和小尺度目标丢失的问题, 本文的网络结构是由自底向上和自顶向下 2 个分 支构成的 SbFPN, 可以循环地从低...
AFPN通过支持非相邻层级的直接交互来解决这个问题。它首先融合两个相邻的低层级特征,并逐渐将高层级特征纳入融合过程中。这种方法有助于避免非相邻层级之间的较大语义差距。 为了解决每个空间位置上特征融合可能出现的多目标信息冲突问题,我们进一步采用了自适应空间融合操作来减轻这些不一致性。 我们将提出的AFPN方法应用...