在深度学习中,ResNet(残差网络)和FPN(特征金字塔网络)都是极其重要的架构。ResNet通过引入残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以设计得更深。而FPN则通过构建特征金字塔,将不同层级的特征融合在一起,从而增强了网络对多尺度目标的处理能力。 ResNet详解 ResNet的核心思想是在网络中添加残差连接,使...
1.1、 RestNet网络结构 ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,因为它“简单与实用”并存,之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的,检测,分割,识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”,顾名思义,shortcut就是“抄近道”的意思,下...
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...
上图带有skip connection的网络结构在预测的时候是在finest level(自顶向下的最后一层)进行的,简单讲就是经过多次上采样并融合特征到最后一步,拿最后一步生成的特征做预测,跟FPN的区别是它仅在最后一层预测。 二、FPN详解 作者的主网络采用了ResNet。 算法大致结构如下:一个自底向上的线路,一个自顶向下的线路,...
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...
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...
上图是6种结构的Fast R-CNN对比,就是把SS算法的输出替换为FPN的输出,然后把区域建议固定住,比较6种结构,还是(c)的结果最好。 这个对比才是特征金字塔在Faster R-CNN上的对比,这是RPN和Faster R-CNN才是结合起来的。 最后就是个综合实验了,是在Faster R-CNN上应用FPN,主干网络是ResNet-101,在COCO上AP50为...
resnet fpn 实现 resnet代码详解,在深度学习的网络中,个人认为最基础的还是残差网络,今天分享的并不是残差网络的理论部分,大家只要记住一点,残差网络的思想是贯穿后面很多网络结构之中,看懂了残差网络结构,那么后面的一些先进的网络的结构也很容易看懂。残差网络整体
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...
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...