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...
2.1. PAN简介 2.2. PAN框架介绍 2.3. 细节 3. 参考 回到顶部 1. FPN 1.1. FPN简介 特征金字塔,全称Feature Pyramid Networks ,由Tsung-Yi Lin等2017年在论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》中提出,它的主要目标是解决在不同尺度上进行目标检测和分割时的信息丢失和分辨率不匹配的问题。FPN的框...
FPN如今已成为Detecton算法的标准组件,不管是one-stage(RetinaNet、DSSD)、two-stage(Faster R-CNN、Mask R-CNN)还是four-stage(Cascade R-CNN)都可用; 何恺明大神的论文Mask R-CNN 获得ICCV最佳论文,其中也应用了FPN网络 R-FCN系由于其自身设计的缘故,无法使用FPN; 后来者PAN在FPN的基础上再加了一个bottom-up...
特征金字塔网络 (FPN) 一直是目标检测模型考虑目标的各种尺度的基本模块。但是,小目标的平均精度(AP)相对于中大目标的平均精度(AP)要低。本文作者提出了一种新的 FPN Scale Sequence() 特征提取方法,以加强小目标的特征信息。>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2...
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
(在FPN之后还发展了PAN,认为FPN的上采样虽然将语义信息传给浅层特征,但是深层特征的位置信息仍然比较差,所以又把浅层特征直接传递给高层,增强位置信息。在FPN的基础上又增加了一个bottom-up的路径,使得顶层feature map也可以享受到底层带来的丰富的位置信息,大目标的检测效果也上去了。 ) Intuitively, this property...
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
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参考论文:Feature Pyramid Networks for Object Detection 会议水平:CVPR 2017 开源代码:https://github.com/unsky/FPN 1. 多尺度目标检测问题 CNN网络对于位置变化的适应性很强,但是对尺度变化的表现很差,所以检测问题基本都要考虑尺度怎么处理。那么首先来看一幅非常具有代表性的图,这张图涵盖了目前很多检测问题在...