rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6] mrcnn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5] 实验 FPN对Fast RCNN的影响 使用和实验1相同的规则对Fast RCNN做了实验,结果如下表所示。 FPN对Segment Proposal的影响 结论 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 R...
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/...
1), strides=2, name="fpn_p6")(P5)# Note that P6 is used in RPN, but not in the classifier heads.rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6]mrcnn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5]
RPN即一个用于目标检测的一系列滑动窗口。具体地,RPN是先进行3×3,然后跟着两条并行的1×1卷积,分布产生前背景分类和框位置回归,我们把这个组合叫做网络头部network head。 但是前背景分类与框位置回归是在anchor的基础上进行的,简言之即我们先人为定义一些框,然后RPN基于这些框进行调整即可。在SSD中anchor叫prior,...
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...
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:...
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/tree...
论文指出,目标提议阶段是实时目标检测的计算瓶颈。作为一种解决方案,Faster R-CNN 实现了与特征提取器网络共享卷积层的区域提议网络 (RPN),从而引入了计算对象提议的边际成本。管道与 Fast R-CNN 一致,只是对象提议是通过内部训练的 RPN 进行的,如下图所示。
但是现在要将FPN嵌在RPN网络中,生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。在每一个scale层,都定义了不同大小的anchor,对于P2,P3,P4,P5,P6这些层,定义anchor的大小为32^2,64^2,128^2,256^2,512^2,另外每个scale层都有3个长宽对比度:1:2,1:1,2:1。所以整个特征金字塔有15种anchor。