最后一组feature map称为{P2,P3,P4,P5},对应于空间大小相同的{C2,C3,C4,C5}。由于所有层次的金字塔都使用共享的分类器/回归器,就像传统的featurized image pyramid一样,我们在所有的feature map中固定了feature dimension(通道数,记作d)。我们在本文中设d = 256,因此所有额外的卷积层都有256通道输出。在这些额...
高语义特征经过上采样后,其长宽与对应的浅层特征相同,而通道数固定为256,因此需要对底层特征C2至C4进行1*1卷积使得其通道数变为256,然后两者进行逐元素相加得到P4、P3与P2。由于C1的特征图尺寸较大且语义信息不足,因此没有把C1放到横向连接中。· 2.4卷积融合 在得到相加后的特征后,利用3×3卷积对生成的P2至P4...
自底向上其实就是网络的前向过程,在这个过程中,特征图(feature map)的大小在经过某些层后会改变,而经过其他一些层的时候不会改变,作者将不改变特征图大小的层归位一个stage,因此每次抽取的特征都是每个stage的最后一个层输出,这样就能够构成特征金字塔。自顶向下的过程采样上采样(upsampling)方式,而横向连接则是将上...
[论文笔记] FPN:Feature Pyramid Networks for Object Detection 说在前面 个人心得: 1. 一种多尺度特征融合的方法 2. 让我联想到了FCN的特征融合 原文发表于2016年,CVPR 2017,链接:arxiv.org/abs/1612.0314 本文作于2020年5月10日。 1、摘要 Feature pyramids are a basic component in recognition systems...
论文地址:Feature Pyramid Networks for Object Detection Github:https://github.com/BigcowPeking/FPN 前言 这篇论文主要使用特征金字塔网络来融合多层特征,改进了CNN特征提取。论文在Fast/Faster R-CNN上进行了实验,在COCO数据集上刷到了第一的位置,意味着其在小目标检测上取得了很大的进步。论文整体思想比较简单,...
FPN-Feature Pyramid Networks for Object Detection 标签(空格分隔): 深度学习 目标检测 这次学习的论文是FPN,是关于解决多尺度问题的一篇论文。记录下论文笔记,欢迎交流。转载请注明网址:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6884121.html 动机: 特征金字塔是多尺度目标检测系统的一个基本组成部分。但是,在最近的深度...
Feature Pyramid Networks for Object Detection 总结 1. FPN解决了什么问题? 答: 在以往的faster rcnn进行目标检测时,无论是rpn还是fast rcnn,roi 都作用在最后一层,这在大目标的检测没有问题,但是对于小目标的检测就有些问题。因为对于小目标来说,当进行卷积池化到最后一层,实际上语义信息已经没有了,...
论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接 论文概述: 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...
Feature Pyramid Networks for Object Detection,Featurepyramids(多尺度特征金字塔)在传统的计算机视觉算法中经常被用到,而在深度学习中,都尽量避免使用多尺度相关的算法,因为一旦涉及多尺度,计算量将成倍增加。在这篇论文中,作者认为在卷积网络中的每一层,就对应
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。 思路:我们使用的结构将低分辩率强语义特征和高分辨率弱语义特征通过自上而下,横向连接的方式组合在一起,见上图(d)。 这样的结果就是这个特征金字塔在全部层级都有丰富的语义,并且可以从一个输入图片的尺寸快速...