FFM(Feature Fusion Module) 特征融合模块 像FPN, FCN等都属于特征融合 在深度学习的很多工作中(例如目标检测、图像分割),融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高,包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少,其语义性更低,噪声更多。高层特征具有更强的语义信息,但是分辨率很低,对细节...
科普书FFM(FeatureFusionModule)特征融合模块 鸭妈妈简笔画像FPN,FCN等都属于特征融合 酸性溶液在深度学习的很多⼯作中(例如⽬标检测、图像分割),融合不同尺度的特征是提⾼性能的⼀个重要⼿段。低层特征分辨率更⾼,包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少,其语义性更低,噪声更多。⾼层特征具有更...
MLFPN由FFM、TUMs以及SFAM三部分组成。其中FFMv1(Feature Fusion Module)用于混合由backbone提取的多层级特征作为基础特征;TUMs(Thinned U-shape Modules)以及FFMv2s通过基础特征提取出多层级多尺度的特征;SFAM(Scale-wise Feature Aggregation Module)将这些多层级多尺度特征依据相同尺度进行整合得到最终的特征金字塔。基于...
In this paper, we propose a novel custom structure, named feature fusion module (FFM), to make the features extracted by the encoder more suitable for caption task. We evaluate the proposed module with two typical models, NIC (Neural Image Caption) and SA (Soft Attention), on two popular ...
FFM(Feature Fusion Module) 特征融合模块主要用来增强特征,融合高低层特征,增强最后输出特征预测多尺度文本的能力,具体如下图所示: 针对每一level的特征计算attention map,同时对应位置进行加权,最后相加得到输出的map,作为用来分割回归的基础features。 Location-Aware Feature Selection ...
MLFPN包含交替连接的Thinned U-shape Modules(TUM)、Feature Fusion Module(FFM)和Scale-wise Feature Aggregation Module (SFAM)。其中,TUMs和FFMs提取出更具代表性的多级多尺度特征。(值得注意的是,每个U-shape Module中的decoder层具有相似的深度。)SFAM最后利用scale-wise拼接和channel-wise attention来聚合收集具有...
Feature fusion module The FFM integrates adjacent two features from high-level to low-level, generating the feature map. As showed in Eq. (4), two input features first undergo the convolution layers, respectively. Then, the relative high-level feature is upsampled and concatenated with the low...
M2Det提出Multi-Level Feature Pyramid Network(MLFPN),首选将来自骨架网络的多层特征融合,其次,将融合特征送入交替联合的Thinned U-shape Modules(细化U形模块,TUM)和Feature Fusion Modules(特征融合模块,FFM),最后,将具有相同尺度的特征层(解码器)聚合在一起以构建用于对象检测的特征金字塔。将MLFPN嵌入到SSD框架...
所以提出M2Det模型,主要是Multi-Level Feature Pyramid Network(MLFPN)模块,其由Thinned U-shape Modules(TUM),Feature Fusion Modules(FFM)和Scale-wise Feature Aggregation Module(SFAM)组成,可以看出本文的工作量肯定不小。 2 相关模型 如下图所示,文中列举了四种风格的特征金字塔:SSD型、FPN型、STDN型,以及本...
(TUM) and Feature Fusion Modules (FFM)to extract more representative, multilevel multi-scale features. It is worth noting that, decoder layers in each U-shape Module share a similar depth. Finally, we gather up the feature maps with equivalent scales to construct the final feature pyramid ...