我们这篇文章要介绍的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)[1]是一个在特征尺度的金字塔操作,它时通过将自顶向下和自底向上的特征图进行融合来实现特征金字塔操作的。FPN提供的是一个特征融合的机制,并没有引入太多的参数,实现了以增加极小计算代价的情况下提升对多尺度目标的检测能力。 1. 背景知识 在FPN...
Feature Pyramid Networks (FPN) for Object Detection 特征金字塔或图像金字塔模型在深度学习之前的图像识别中已被广泛使用(号称Hand-crafted feature时代的万金油),如人脸识别中使用特征金字塔模型+AdaBoost提取不同尺度特征经行分类等。而在深度学习时代考虑到内存与算力的限制再加上深度网优秀的特征表征能力(能适应不同...
作者提出的FPN(Feature Pyramid Network)算法同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息,通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的,这和常规的特征融合方式不同。 期待代码 2.。 博客二 论文地址:Feature Pyramid Networks for Object Detection Github:https://github...
FPN:Feature Pyramid Network 基于CNN固有的pyramid hierarchy,通过skip connection构建一个从上到下的通道(top-down path), 仅需要少量成本生成特征金字塔 feature pyramid,并且对于每一层的 不同尺寸的 feature pyramid都进行目标检测。 实际上就是D的改进版,D是只在最下面一层进行检测,而FPN是在每一层进行检测。
作者提出的多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks)。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特征做预测,...
a.对某一输入图片我们通过压缩或放大从而形成不同维度的图片作为模型输入,使用同一模型对这些不同维度的图片分别处理后,最终再将这些分别得到的特征(feature maps)组合起来就得到了我们想要的可反映多维度信息的特征集。此种方法缺点在于需要对同一图片在更改维度后输入处理多次,因此对计算机的算力及内存大小都有较高要求...
在薰风读论文系列的第四篇文章中，我们将深入探讨Feature Pyramid Network（FPN）的内在机制。FPN是一种简洁而高效的模型，它并非独立的检测算法，而是作为目标检测任务中的关键支撑——Backbone。问题的核心在于，目标检测中的一个挑战是如何处理大小各异的目标。FPN的出现，旨在解决不同尺寸物体的预测难题...
FPN前，目标检测模型通常包含图像金字塔、Fast R-CNN/Faster R-CNN、YOLO等，各有利弊。图像金字塔能解决小目标检测，但计算量大；Fast R-CNN/Faster R-CNN结构简单，但对小目标效果不佳；YOLO推理速度快，但准确率较低；SSD提出多层特征融合，但未充分利用层级间信息。U-Net在医学分割中探索特征融合...
RTDETR改进-最新的FPN变种High-level Screening-feature Pyramid Networks,并对其进行二次创新 8399 -- 3:19 App YOLOV8损失函数改进大合集,支持几十种各类型损失函数的替换~ 4757 -- 7:19 App YOLOV8改进-特征聚焦扩散金字塔网络Focusing Diffusion Pyramid Network 8359 2 11:24 App YOLOv8改进涨点:项目文件...
SSD已经做出了一个很好的尝试,但是在小目标检测上,由于其对低层特征的不重视,仍然存在缺陷,接下来介绍能够弥补这种缺陷的金字塔结构,也就是本文提出的FPN。 4. 特征金字塔 (Feature Pyramid Network) 本文的目标是建立一个在所有尺度都拥有很强语义的特征金字塔。