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。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免...
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...
PANet是由香港中文大学和腾讯优图联合提出的实例分割框架。模型不是直接实现目标检测,但是论文的核心内容是增强FPN的多尺度融合信息。PANet 在 COCO 2017 挑战赛的实例分割任务中取得了第一名,在目标检测任务中取得了第二名。 FPN的低层次的特征(C5)对应大型目标,而高层级特征与低层级别特征之间路径较长(如图 2a所...
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 从图中可以看到,先有一...
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,尝试了更复杂的双向融合,如ASFF、NAS-FPN和BiFPN。 ASFF ASFF(论文:Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection)作者在YOLOV3的FPN的基础上,研究了每一个stage再次融合三个stage特征的效果。如下图。
PAnet:Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。 论文名称:Path Aggregation Network for Instance Segmentation 从图中可以看到,先有一个跟FPN相同的上采样过程,然后再从浅到深用stride为2的卷积完成下采样。用stride为2的卷积层把浅层的特征图P3下采样,然后尺寸和C4相同,两者拼接之后再用3x3的卷积层进行整理...
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。
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...
在此基础上,PANet提出了一种基于FPN的底层路径,用于在层间共享特征信息,以便高级特征可以在低级特征中获得足够的细节。通过神经架构搜索,NAS-FPN使用空间搜索策略通过特征金字塔连接不同的层,获得可扩展的特征信息。HSGM提出了一种层次相似图模块,以缓解 Backbone 网络的冲突并挖掘判别特征。PAFPN通过增强特征金字塔网络的...
PAnet:Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。 论文名称:Path Aggregation Network for Instance Segmentation 从图中可以看到,先有一个跟FPN相同的上采样过程,然后再从浅到深用stride为2的卷积完成下采样。用stride为2的卷积层把浅层的特征图P3下采样,然后尺寸和C4相同,两者拼接之后再用3x3的卷积层进行整理...