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...
【CV中的特征金字塔】Feature Pyramid Network 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...
特征金字塔 Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔是用于检测不同尺度的对象的识别系统中的基本组件。但是最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算密集型和内存密集型的。在本文中,我们利用深层卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构来构造具有边际额外损失的特征金字塔。开发了一...
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...
本文介绍了一个在空间和尺度上全活跃特征交互(fully active feature interaction across both space and scales)的特征金字塔transformer模型,简称FPT。该模型将transformer和Feature Pyramid结合,可用于像素级的任务,在论文中作者进行了目标检测和实力分割,都取得了比较好的效果。为了讲解清楚,若有transformer不懂的读者,关于...
YOLOV8改进-特征聚焦扩散金字塔网络Focusing Diffusion Pyramid Network 魔傀面具 4801 0 YOLOV8无损涨点方案-知识蒸馏 魔傀面具 7782 3 YOLOv8改进涨点:项目文件使用,二次创新,预训练权重问题。 Snu77 8481 2 RTDETR改进-介绍一种Neck层二次创新的思路(以Gold-YOLO与ASF-YOLO的二次创新为例) 魔傀面具 ...
4.1、Feature Pyramid Networks for RPN RPN是一个滑动窗口的类无关目标检测器。在原始的RPN设计中,在一个单尺度卷积特征图上,在密集的3×3滑动窗口上对一个小的子网络进行评估,执行对象/非对象二分类和边界盒回归。这是通过一个3×3卷积层和两个同级的1×1卷积进行分类和回归来实现的,我们称之为网络头。对象...
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。
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...
我们将这个结构命名为“特征金字塔网络 (Feature Pyramid Network)”,该网络结构在各个应用上均带来了比较明显的提升。将Faster R-CNN改造加入FPN后,在COCO的目标检测数据集上,创造了最好的单模型记录。另外,我们的方法在单GPU上能有6 FPS,因此也具有一定的应用前景。