FPN是自上向下的一个特征金字塔,把高层的强语义特征传递下来,对整个金字塔进行增强。不过浅层获取的局部纹理、模式等信息却没有有效的传递到深层特征。 PAN针对这一点,在FPN的后面添加一个自下向上的金字塔,将低层的定位特征传递上去。这样形成的金字塔既结合了语义信息又拥有定位信息,“双杀”。 除此之外,我了解到...
FPN通过自顶向下的特征融合和上采样操作来生成多尺度特征金字塔,以提高目标检测等任务的性能。而PAN则通...
对输入图像变换分辨率是使网络获得多尺度检测性能的有效方法,但其缺点也同样明显:要花费大量的时间训练网... FPN对于目标检测的优点 之前没细想,以为FPN只是做了一个多尺度融合,没想到FPN在目标检测中解决了一些关键问题。 参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/55824651 (1)多尺度信息融合 同时融合了低层的细节信息和...
缺点 卷积网络的特征层次产生了不同尺寸的特征图,但是造成不同层次特征图之间的语义差异,尺寸大的特征图(high-resolution maps)包含着低级特征,这些低级特征降低了该特征图在目标检测任务中的表征能力。 SSD是第一批尝试利用卷积网络中Pyramidal feature hierarchy的方法之一,但其也存在不足。理想情况中,SSD系列会利用for...
[AugFPN](C. Guo, B. Fan, Q. Zhang, S. Xiang, and C. Pan, “Augfpn: Improvingmulti-scale feature learning for object detection,” inProceedings of theIEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2020, pp. 12 595–12 604) ...
缺点 分别提取每个层次的特征并进行检测,推理时间相应地加倍。 考虑到内存等因素,不可能端到端地在图像金字塔上训练卷积网络,最多只能在测试的时候使用图像金字塔(同时这也造成训练和测试的不一致性) 因为这些原因,Fast和Faster R-CNN默认也就没有使用FIP。
缺点 分别提取每个层次的特征并进行检测,推理时间相应地加倍。 考虑到内存等因素,不可能端到端地在图像金字塔上训练卷积网络,最多只能在测试的时候使用图像金字塔(同时这也造成训练和测试的不一致性) 因为这些原因,Fast和Faster R-CNN默认也就没有使用FIP。
缺点 卷积网络的特征层次产生了不同尺寸的特征图,但是造成不同层次特征图之间的语义差异,尺寸大的特征图(high-resolution maps)包含着低级特征,这些低级特征降低了该特征图在目标检测任务中的表征能力。 SSD是第一批尝试利用卷积网络中Pyramidal feature hierarchy的方法之一,但其也存在不足。理想情况中,SSD系列会利用for...
?4 PAN FPN是自上向下的一个特征金字塔,把高层的强语义特征传递下来,对整个金字塔进行增强。不过浅层获取的局部纹理、模式等信息却没有有效的传递到深层特征。 PAN针对这一点,在FPN的后面添加一个自下向上的金字塔,将低层的定位特征传递上去。这样形成的金字塔既结合了语义信息又拥有定位信息,“双杀”。