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...
kernel_size=1,stride=stride,bias=False),nn.BatchNorm2d(self.expansion*planes))defforward(self,x):out=F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))out=F.relu(self.bn2(self.conv2(out)))out=self.bn3(self.conv3(out))out+=self.shortcut(x)out=F.relu(out)returnoutclassFPN(nn.Module):def_...
FPN全称是Feature Pyramid Network, 也就是特征金字塔网络,主要是针对图像中目标的多尺度的这个特点提出的,多尺度在目标检测中非常常见,而且对应不同的问题应该设计不同的FPN。FPN是Facebook于2017年提出的用于目标检测的模块化结构,但FPN在很多计算机视觉任务中都有使用,比如姿态估计、语义分割等领域。 image pyramid 在...
4、特征金字塔网络 Feature Pyramid Networks(FPN) 我们的目标是利用ConvNet的金字塔特征层次结构,该层次结构具有从低到高的语义,并在整个过程中构建具有高层语义的特征金字塔。由此产生的特征金字塔网络是通用的,在本文中,我们将重点放在滑动窗口候选上(Region Proposal Network,简称RPN)和基于区域的检测器(Fast R-CNN)...
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,...
FPN(feature pyramid networks) 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...
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、低语义信息的低层特征进行自上而下的侧边连接,使得所有尺度下的特征都有丰富的语义信息。 图中未注明的是融合之后的feat还需要进行一次3*3卷积 ...
FPN(Feature Pyramid Networks)是一种先进的特征金字塔网络，针对目标检测而设计。在目标检测领域，对不同大小的目标进行准确检测是一个挑战。FPN论文针对这一问题提出了一种解决方案。传统图像算法通常使用图像金字塔、特征图和特征金字塔进行目标检测。图像金字塔通过生成不同尺寸的图片，每张图片生成不同的特征...
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。
FPN全称是Feature Pyramid Network, 也就是特征金字塔网络,主要是针对图像中目标的多尺度的这个特点提出的,多尺度在目标检测中非常常见,而且对应不同的问题应该设计不同的FPN。FPN是Facebook于2017年提出的用于目标检测的模块化结构,但FPN在很多计算机视觉任务中都有使用,比如姿态估计、语义分割等领域。