本文总结了FPN/特征金字塔网络、PAN/金字塔注意力网络论文,总计18篇论文,可作为科研、开发的参考资料。 FPN/特征金字塔网络 SPP 题目:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 名称:用于视觉识别的深度卷积网络中的空间金字塔池 论文:arxiv.org/abs/1406.4729 代码: SPYNet 题目...
PAN的主要目标是解决FPN在特征融合过程中可能存在的信息丢失和不完整的问题,主要是通过融合高低层特征提升目标检测的效果,尤其可以提高小尺寸目标的检测效果。 2.2. PAN框架介绍 如上图所示,为PAN的网络架构。包括以下部分: FPN(这个已经有了,不算论文的贡献)。 Bottom-Up Path Augmentation。 Adaptive Feature Pooling...
一句话概括,PAN就是在FPN后面加了一层自下向上的连接。 3.BiFPN 论文题目:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.09070 先放一张论文中的原图: 相较于其他特征融合网络,BiFPN的不同之处在于:首先,删除那些只有一个输入边的节点。我们的直觉很简单:如果一个...
链接:pan.baidu.com/s/10y78Ha 提取码:iccm 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 基本信息 论文名称 Feature Pyramid Networks for Object Detection作者 Tsung-Yi Lin等 Facebook AI Research发表时间 2017年来源 CVPR2017 主要收获 知识 高级语义信息是有助于识别目标但有害于定位目标,低级空间...
链接：pan.baidu.com/s/10y78Ha...提取码：iccm 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 相关工作 略……Github（github.com）：@chouxianyu Github Pages（github.io）：@臭咸鱼 知乎（zhihu.com）：@臭咸鱼 博客园（cnblogs.com）：@臭咸鱼 B站（bilibili.com）：@绝版臭咸鱼 微信...
输入图像被输入到 Backbone网络。CNN 或 Transformer 被用作提取特征的 Backbone。通过每个卷积层的卷积特征表示为。接下来, 在中通过自上而下和自下而上的融合 来聚合卷积特征。作者采用路径聚合网络(PAN)架构代替 FPN 进行有效的多尺度特征融合。金字塔特征表示为。图3(b) 显示了输入尺度序列模块的金字塔特征。
顶层feature map语义信息多但位置信息少,还是对检测大物体不利。后来者PAN在FPN的基础上再加了一个bottom-up方向的增强,使得顶层feature map也可以享受到底层带来的丰富的位置信息,从而把大物体的检测效果也提上去了: [1]Feature Pyramid Networks for Object Detection...
输入图像被输入到 Backbone网络。CNN 或 Transformer 被用作提取特征的 Backbone。通过每个卷积层的卷积特征表示为。接下来, 在中通过自上而下和自下而上的融合 来聚合卷积特征。作者采用路径聚合网络(PAN)架构代替 FPN 进行有效的多尺度特征融合。金字塔特征表示为。图3(b) 显示了输入尺度序列模块的金字塔特征。
论文 Alexander Kirillov Ross GirshickKaimingHe Piotr Dollár 2019 Panoptic Feature Pyramid Networks https://arxiv.org/pdf/1901.02446.pdf 0、实验结果 1、使用一个单一的ResNet-101-FPN网络,在COCO(顶部)和Cityscapes(底部)上生成Panoptic FPN结果
本视频是对YOLOV8进行模块修改,具体是将颈部特征融合的PAN结构替换成AFPN,并进行了十分详细的讲解分析,看完一定有收获,自己改代码也是如此!!!快来试试吧,小伙伴们~别忘了一件三联哦~, 视频播放量 9781、弹幕量 0、点赞数 252、投硬币枚数 201、收藏人数 650、转发人