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、问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降。 传统解决这个问题...
FPN神经网络的输入也是多个不同尺度的特征图,输出也是多个不同尺度的特征图,和输入的特征图是相同的。 所以呢,一个多stage检测算法其实是可以没有FPN结构,直接用卷积网络输出的C3,C4,C5,C6,C7放进检测头输出候选框的。 3 最简单的FPN结构 自上而下单向融合的FPN,事实上仍然是当前物体检测模型的主流融合模式。如...
FPN中的bottom-up pathway将深度层特征上采样后与当前层相加,相加时感受野取最大,即相加后感受野等于深度层的感受野,FPN仅用微小计算量,实现了浅层feature map的感受野大幅提升,高效解决了“深度悖论”,目前是目标检测的标配。 分析:FPN技术继承了前面SSD的所有优点,还以极低计算量克服了浅层感受野不足的问题。 Anch...
下面来看结构图: 可以看到,这个有一个虚线和实线构成了一个特征图和FPN网络之间的一个循环。下面展示一个2-step的RFP结构,也就是循环两次的FPN结构。(如果是1-step,那就是一般的FPN结构) 可以看到,就是把之前的FPN结构中的P3,P4,P5这些,再拼接到卷积网络的对应的特征提取过程。拼接之后使用一个3x3卷积层和...
FPN 取代了检测器(如 Faster R-CNN)中的特征提取器,并生成更高质量的金字塔特征图。 图注:特征金字塔网络,选自 arXiv: 1612.03144。 FPN 由自下而上和自上而下路径组成。其中自下而上的路径是用于提取特征的常用卷积网络,空间分辨率自下而上地下降。当空间分辨率下降,且检测到更高层的结构时,每层的语义值增加...
FPN由自底向上和自顶向下两个路径组成。自底向上的路径是通常的提取特征的卷积网络。自底向上,空间分辨率递减,检测更多高层结构,网络层的语义值相应增加。 FPN特征提取(修改自FPN论文中的图片) SSD基于多个特征映射进行检测。然而,低层并不用于目标检测——这些层的分辨率很高,但语义值不够高,因此,为了避免显著的速...
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、问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应...
2 FPN结构概述 3 最简单的FPN结构 4无FPN的多stage结构 5 简单双向融合 6 BiFPN 7 Recursive-FPN循环特征金字塔网络 1 概述 FPN是Feature Parymid Network的缩写。 目标检测任务中,像是在YOLO1中那种,对一个图片使用卷积来提取特征,经过了多个池化层或者stride为2的卷积层之后,输出了一个小尺度的特征图。然后再...
当前目标检测网络中采用特征金字塔网络(FPN)结构解决多尺度的问题,但是这些 FPN 都是人工事先设计,并不一定是最优的结构。为了更灵活地获得更优的 FPN 结构,该文章首创性地提出了采用神经架构搜索(NAS)的方式定制化地构建 FPN,该结构又称 NAS-FPN。
类似于 RPN 的实验，对比了原有网络，以及不同改变 FPN 结构的 Fast RCNN 实验，实验结果为：实验发现 FPN 筛选 ROI 区域，同样对于 Fast RCNN 的小物体检测精度有大幅提升。同时，FPN 的每一步都必不可少。最后，FPN 对比整个 Faster RCNN 的实验结果如下： 对比其他单模型方法结果为：最后是在 FPN 基础...