简介:FPN(Feature Pyramid Network)是深度学习中一种重要的网络结构,用于解决目标检测中的多尺度问题。本文将介绍五种常用的FPN变体:PANet、ASFF、NAS-FPN、BiFPN和Recursive-FPN,并通过生动的语言、源码、图表和实例,深入解析它们的原理和应用。 文心大模型4.5及X1 正式发布 百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5 API调...
FPN自从提出来以后,均是只有从上向下的融合,PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型,并且PANet就是在Faster/Master/Cascade RCNN中的FPN的基础上,简单增了从下而上的融合路径。看下图。 4)复杂的双向融合 PANet的提出证明了双向融合的有效性,而PANet的双向融合较为简单,因此不少文章在FPN的方向上更进一步,尝试...
上面的PAnet是最简单的双向FPN,但是真正起名为BiFPN的是另外一个论文。 BiFPN:2019年google团队提出的。 论文名称:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 结构不难理解,其实就是在PAnet的结构上,做了一些小改进。但是这个论文的主要贡献还是EfficientDet的提出,所以BiFPN只是算是一个小贡献。 7 Recursive-...
当我们在现代YOLO系列模型中将改进后的PANet直接替换为GFPN时,我们获得了更高的精度。然而,基于GFPN的模型的延迟远高于基于改进后的PANet的模型。通过分析GFPN的结构,原因可以归结为以下几个方面:1)不同尺度的特征图共享相同的通道维度;2)queen-fusion(此处可能指某种特殊的融合方式,但并非标准术语)操作不能满足实时...
下图是 PANet的结构: 2.2.1创建了自下而上的路径增强 改动原因: low-level的feature是很利于定位用的,虽然FPN中P5也间接得有了low-level的特征,但是信息流动路线太长了如红色虚线所示 (其中有ResNet50/101很多卷积层) 本文在 FPN 的 P2-P5 又加了 low-level 的特征,最底层的特征流动到 N2-N5 只需要经过...
这导致了一个简化的双向网络;其次,如果它们处于同一级别,我们从原始输入到输出节点添加一条额外的边,以便在不增加太多成本的情况下融合更多特征;第三,与只有一条自顶向下和一条自底向上路径的 PANet不同,我们将每个双向(自顶向下和自底向上)路径视为一个特征网络层,并多次重复同一层以启用更高级的特征融合。
原来的FPN是自深到浅单向的融合,现在是先自深到浅、再从浅到深双向的的融合。PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型: PAnet: Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.01534 论文名称:Path Aggregation Network for Instance Segmentation ...
另一个改变是删除了PANet中红色框的单元直接连接到下一层,作者认为这种单边的连接没有必要添加额外的卷积,因为没有融合的对象,如果进行卷积反而会引入不同层次的特征并增加梯度回传的难度。若有必要,可以通过堆叠Bi-FPN的block实现更多的融合并方便地控制网络规模和深度(g家惯用套路了,比如inception)。 还有其他的思路...
定义：PANet在FPN的基础上增加了自下而上的融合路径，通过更充分的特征融合来提高检测效果。特点：自下而上融合路径：PANet通过自下而上的路径，将底层的细节信息融合到高层，从而弥补了FPN在顶层细节信息上的不足。简化特征融合过程：PANet通过调整卷积参数，使网络能够学习如何进行有效的特征融合，从而简化...
原来的FPN是自深到浅单向的融合,现在是先自深到浅、再从浅到深双向的的融合。PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型: PAnet: Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.01534 论文名称:Path Aggregation Network for Instance Segmentation ...