下图是FPN的网络结构: 其主要包含两个部分: 自下而上的特征提取:即常规的前馈Backbone网络,以Faster R-CNN为例,假设选择ResNet每级最后一个Residual Block的输出,记为{C1,C2,C3,C4,C5},那么FPN用2-5级参与预测,其中C2, C3, C4, C5表示conv2,conv3,conv4和conv5的输出层(最后一个残差block层)作为FPN的...
目标检测算法之FPN 确实是有效的。但是特征金字塔的时间开销非常大,导致在工程中应用是及其困难。FPN从新的角度出发提出了一个独特的特征金字塔网络来避免图像金字塔产生的超高计算量,同时可以较好的处理目标检测中的尺度变化问题...特征提取网络可以换成任意Backbone,并且CNN网络一般都是按照特征图大小分为不同的stage,每...
这里,FPN通过上图这种方式在大小与通道之间协调,融合不同维度的特征。总体的流程就是:backbone在不断的减小size,增加channel使得feature逐渐抽象,FPN从做抽象的feature map开始,反过来进行上采样并于其上一层产生的较大的feature map进行相加的方式融合信息(这里使用1*1卷积目的是改变通道),不断重复直到第一层特征参与...
3.2.5 实现resnet-50 FPN(特征金字塔) 4.1 特征的语义信息 4.2 改进 4.3 PyTorch 复现 FPN 4.3.1 FPN网络架构 4.3.2 复现FPN 前言 卷积神经网络的发展,从上个世纪就已经开始了,让时间回到1998年,在当时,Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的...
项目中的 backbone 用的是经过 ImageNet 预训练的 ResNet 模型。但是存在两个区别: 1. 固定 Batch Normalization 在代码中,有一个重新实现的 BN 层maskrcnn_benchmark/layers/batch_norm.py,这里的参数全部是固定的初始值,不会随着训练而更新。固定 BN 的原因,在这里也给出了解释,是因为在 batch size per ...
YOLOX之backbone-PAFPN解读 1、前置知识 FPN:Feature pyramid network,特征金字塔网络。 PAN: Path Aggregation network,路径聚合网络。 关于FPN和PAN可以参考: https://www.cnblogs.com/chentiao/p/16425098.html YOLO的骨干网主要是借助PA-FPN的结构将不同层次的特状图进行高效融合。
3. FPN设计 论文中列举了三种FPN: 第一个如(a)图所示,是最常见的FPN,在YOLOv3中使用。(ps: YOLOv3中的FPN跟原始FPN不同,其融合的方式是concate) 第二个如(b)图所示,是ThunderNet中提出的GFM, 之前的文章中有详解,直接将多个不同分辨率的特征进行融合,具体融合方式是相加。
特征图像金字塔： 定义：FPN是一种通过上采样与下一层特征图相加的方式融合信息的网络结构，旨在解决目标检测中不同尺度目标的问题。 工作原理：FPN在特征提取时，通过下采样使图像缩小并增加通道，以抽象图像信息。然后，通过上采样与下一层特征图相加，实现特征间的协调与信息的充分整合。 代码实现： ...
4.3 PyTorch 复现 FPN 4.3.1 FPN网络架构 4.3.2 复现FPN 前言 卷积神经网络的发展,从上个世纪就已经开始了,让时间回到1998年,在当时,Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5,现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”,但由于...
在目标检测领域，理解backbone、head、neck与特征图像金字塔（FPN）是关键。backbone是用于特征提取的卷积神经网络，接收原始图像输入，输出作为后续识别任务的基础特征。head，如fasterrcnn中的RPN，负责执行核心任务，即目标的框定位与分类。然而，目标检测任务需处理不同尺度的目标，单一维度特征（如RCNN）...