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(上图右)和特征与特征之间的侧边连接。 自下而...
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。然后再这个特征图中来...
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...
上图中,FPN使用一个1x1的卷积过滤器将C5(最上面的卷积模块)的频道深度降至256维,得到M5。接着应用一个3x3的卷积得到P5,P5正是用于目标预测的第一个特征映射。 沿着自顶向下的路径往下,FPN对之前的层应用最近邻上采样(x2)。同时,FPN对自底向上通路中的相应特征映射应用1x1卷积。接着应用分素相加。最后同样应用...
1、常见的特征金字塔结构和使用方法 (a) Featurized image pyramid 计算与内存开销太大 刚开始你可能会不熟悉这4个命名方式,你只需记住第一个里是图像image金字塔,而FPN是特征feature金字塔。因为需要缩放原图然后进行卷积,这种卷积方式肯定是耗内存的,最不科学的。
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...
设计FPN 结构的最大困难在于它巨大的设计空间,在不同尺度上融合特征的组合数会随着网络层数的增长而增大。由此该文先设计了一个能覆盖所有跨尺度连接产生多尺度特征的搜索空间,然后采用强化学习训练一个 RNN 控制器来选出最优的 FPN 结构。该方法采用 RetinaNet 的框架,其结构如下图所示: ...
特征金字塔网络(FPN)是目标检测中生成金字塔形状特征表示的代表性模型架构之一。它采用通常为图像分类设计的骨干模型,然后通过自上而下和横向连接,并组合不同的特征层来构建特征金字塔。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...
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...
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(上图右)和特征与特征之间的侧边连接。