ResNet101部分(FPN的bottom-up部分) FPN的up-bottom部分和横向连接部分 最终特征重构部分 回到顶部 二、源码浏览 整个MaskRCNN类初始化之后的第一个方法就是build网络用的,在mode参数为inference情况下,下面给出了正式建立特征提取网络之前的class内部前置代码, 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16...
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59.1,AP为36.2。作为一个two-stage检测器,效果还是可以的,就是不可避免的慢。
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59.1,AP为36.2。作为一个two-stage检测器,效果还是可以的,就是不可避免的慢。
注释:对于卷积网络而言,不同的深度对应不同层次的语义特征,浅层feature map的分辨率大,学的更多是细节特征,高层feature map的分辨率小,学到的更多是语义特征,更加抽象难以解释。所以FPN在更大的特征图进行操作,这样对小目标有很好的作用。 网络结构 ResNet101(Faster R-CNN) 算法效果 COCO检测成绩 算法总结 优点: ...
看到上面的两个残差块,初学者兴许会觉得疑惑,或者看到代码会疑惑,为什么有两种残差块呢?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。
如表所示,CE-FPN替代FPN后,以ResNet-50和ResNet-101为骨干的Faster R-CNN分别达到38.8和40.9AP,分别比baseline高1.4和1.5点。当使用ResNext101-64x4d backbone时模型达到43.1AP。 通过图6可以看出CE-FPN对小、中和大的目标都可以得到满意的结果,而典型的FPN产生较差的结果。典型的FPN模型偶尔会遗漏一些目标,因为...
ResNet+FPN网络结构及代码实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Build the shared convolutional layers.# Bottom-up Layers # Returns a listofthe last layersofeach stage,5intotal.# 扔掉了C1_,C2,C3,C4,C5=resnet_graph(input_image,"resnet101",stage5=True)# Top-down Layers...
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为了评估作者的方法的性能,作者在MS COCO 2017数据集上使用了Faster R-CNN框架。具体而言,作者使用ResNet-50和ResNet-101作为Backbone,与基于FPN的Faster R-CNN相比,这两个Backbone分别提高了1.6%和2.6%。作者将其与其他特征金字塔网络进行比较。 实验结果表明,所提出的AFPN不仅比其他最先进的特征金字塔网络取得了更...
Faster R-CNN+Resnet-101 要想明白FPN如何应用在RPN和Fast R-CNN(合起来就是Faster R-CNN),首先要明白Faster R-CNN+Resnet-101的结构,直接理解就是把Faster-RCNN中原有的VGG网络换成ResNet-101,ResNet-101结构如下图: Faster-RCNN利用conv1到conv4-x的91层为共享卷积层,然后从conv4-x的输出开始分叉,一...