它的使用对RPN方法和Fast/Faster RCNN方法都有极大的性能提升。另外,它的训练和测试时间和普通的Faster RCNN方法相差很小。因此,它可以作为图像特征金字塔的一种较好的替代。 论文开源代码 https://github.com/unsky/FPN
FPN在faster_rcnn中实现细节代码说明 代码参考自:https://github.com/DetectionTeamUCAS/FPN_Tensorflow 主要分析fpn多层金字塔结构的输出如何进行预测。 FPN金字塔结构插入在faster_rcnn的特征图获取之后,在rpn结构之前。 具体代码如下所示: 代码结构追溯至FPN部分: train.py(line 46 :build_whole_detection_network函...
Anchor 或 AnchorBoxes 与 RPN [5] 中的 Anchor 相同,都以滑窗为中心并有一个长宽比。尺度与长宽比和 [1] 一样,尺度从 到 ,长宽比分别为 1:2, 1:1, 2:1。 FPN 的每一级,都通过子网络给出相应的有 anchor 的输出。 代码实现 Caffe2(官方实现) - https://github.com/facebookresearch/Detectron/...
box_features = self.box_roi_pool(features, proposals, image_shapes) 代码中只选择了其中 4 个尺度来进行操作(最小的那个 feature map 没有用到)。 因为是多尺度特征,把每个 Proposal 映射到哪个 feature_map 上是个问题,代码是用 LevelMapper 这玩意来操作的, 理论参考RPN 论文。 (3)k=⌊k0+log2(wh...
本文提出了一种简单、有效的建立特征金字塔的方式。它的使用对RPN方法和Fast/Faster RCNN方法都有极大的性能提升。另外,它的训练和测试时间和普通的Faster RCNN方法相差很小。因此,它可以作为图像特征金字塔的一种较好的替代。 论文开源代码 https://github.com/unsky/FPN...
rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6] # 最后得到了5个融合了不同层级特征的特征图列表; 注意P6是用在 RPN 目标区域提取网络里面的,而不是用在 FPN 网络; 另外这里 P2-P5最后又做了一次3*3的卷积,作用是消除上采样带来的混叠效应。
本文提出了一种简单、有效的建立特征金字塔的方式。它的使用对RPN方法和Fast/Faster RCNN方法都有极大的性能提升。另外,它的训练和测试时间和普通的Faster RCNN方法相差很小。因此,它可以作为图像特征金字塔的一种较好的替代。 论文开源代码 https://github.com/unsky/FPN...
本文提出了一种简单、有效的建立特征金字塔的方式。它的使用对RPN方法和Fast/Faster RCNN方法都有极大的性能提升。另外,它的训练和测试时间和普通的Faster RCNN方法相差很小。因此,它可以作为图像特征金字塔的一种较好的替代。 论文开源代码 https://github.com/unsky/FPN...
这个是目标检测常用结构,输入一张图像,经过backbone提取特征,最后输出一张featuremap,以fasterrcnn举例,featuremap直接输入rpn得到proposals,proposals在featuremap上提取proposal feature然后进行box的分类和位置的回归。为了增加多尺度能力,在上面结构上有很多变种,第一个就是下图的特征图像金字塔(Featurized image pyramid )...
接着,在图中的4、5、6层上面分别进行RPN操作,即一个3x3的卷积后面分两路,分别连接一个1x1的卷积用来进行分类和回归操作; 接着,将上一步获得的候选ROI分别输入到4、5、6层上面分别进行ROI Pool操作(固定为7x7的特征); 最后,在上一步的基础上面连接两个1024层的全连接网络层,然后分两个支路,连接对应的分类层...