①、其实这两种残差块是针对不同网络层数的,第一个残差结构是针对浅层的残差网络的,比如resnet18,resnet34,而第二个残差结构是针对深层的残差结构的,比如resnet50,resnet101,resnet152。 ②、在代码中会分别实现这两种残差块,为的就是方便更改网络的层数。对于残差块结构,一般的网络总是命名成Block。所以看代码...
ResNet的网络结构 ResNet网络是参考了VGG19网络,在其基础上进行了修改,并通过短路机制加入了残差单元,如图5所示。变化主要体现在ResNet直接使用stride=2的卷积做下采样,并且用global average pool层替换了全连接层。ResNet的一个重要设计原则是:当feature map大小降低一半时,feature map的数量增加一倍,这保持了网络层...
首先,我们回顾一下ResNet-50的基本结构。ResNet-50是一种深度残差网络,它通过引入残差连接(residual connection)来解决深度网络中的梯度消失和性能饱和问题。在ResNet-50中,每个残差块(residual block)包含多个卷积层和一个跳跃连接(skip connection),使得网络在加深的同时,能够保持较好的性能。 接下来,我们引入FPN的...
在ResNet网络结构中会用到两种残差模块,一种是以两个33的卷积网络串接在一起作为一个残差模块,另外一种是11、33、11的3个卷积网络串接在一起作为一个残差模块。他们如下图所示。 ResNet不同的网络结构: DesNet 2017年CVPR的Best Paper,DesNet脱离了网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提高网络网络性...
以ResNet为例,让我们看一下ResNet的结构: ResNet网络结构 从上图可以看出不管多少层的ResNet,都把backbone分成了从conv1到conv5,5个stage,不同层数的ResNet里每个stage包含的residual block个数不一样,但是FPN选择的就是从conv2开始到conv5,每个stage的最后一个residual block。组成「C2, C3, C4, C5」,之所以...
首先,Mask R-CNN采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征,然后采用FPN(特征金字塔网络)的结构来进行特征融合。FPN可以同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息,其原理就是把分辨率较小的高层特征首先通过1×1卷积降维(减少计算量),然后上采样至前一个特征图的相同尺寸,再进行逐元素相加,就能...
使用的网络结构是:ResNet网络。在网络的前向传播过程中,总共有5种不同大小的feature map,对于相同大小的feature map,我们称之为网络的一个阶段。参考ResNet的网络结构图,总共有5个阶段:conv1、conv2、conv3、conv4、conv5。 在这里选择conv2、conv3、conv4、conv5来建立特征金字塔,它们对应的str...
ResNet+FPN实现 我们先说FPN的目的。 熟悉faster rcnn的人知道,faster rcnn利用的是vgg的最后的卷积特征,大小是7x7x512。而这造成了一个问题,经过多次卷积之后的特征通常拥有很大的感受野,它们比较适合用来检测大物体,或者说,它们在检测小物体任务上效果很差,所以像ssd和fpn这样的网络思想就是将前面和后面的的卷积...
对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果。 一、问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应...
但FPN能够有效的增大网络对小目标检测的准确性,下面就嚷我们来一步一步的解构FPN结构。 首先FPN并不是会改变原有的主干网络,而更像是一个外挂装置,它是把将原主干网络的各层侧特征图拿出来再进行操作 ResNet+FPN 就是将ResNet的Conv2(Layer1),Conv3(Layer2),Conv4(Layer3),Conv5(Layer4),的特征图拿...