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...
[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...
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...
2. 如何设计通用的特征表示来解决物体检测中的多个子问题?如object proposal, box localization, instance segmentation. 3. 如何高效计算多尺度的特征表示? 回到顶部 二、特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks) 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...
本篇学习报告基于CVPR 2017的文章:《Feature Pyramid Networks for Object Detection》 一、概述 作者为目标检测任务提出了一种多尺度的特征融合算法:FPN(Feature Pyramid Networks),也就是近些年广泛运用的特征金字塔结构。原来多数的目标检测算法都只是采用顶层的特征图做预测。实际上我们只知道,低层的(low-level)特征...
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...
论文题目:Feature Pyramid Networks for Object Detection 论文地址:http://cn.arxiv.org/abs/1612.03144 这是R-CNN系列的第五篇要读的论文。 R-CNN模型系列回顾 老规矩,先大概回顾一下之前的几个模型。 Faster R-CNN 整张图片给CNN,提取出feature map ...
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...