FPN是一种用于特征金字塔构建的网络结构,它将高分辨率的低层特征和高层的语义特征进行融合,从而实现对多尺度目标的检测。FPN的核心思想是自上而下的特征融合,通过横向连接将高层特征与低层特征进行结合,形成一个特征金字塔。 三、FPN变体介绍 PANet PANet(Path Aggregation Network)是在FPN基础上进行改进的一种网络结构...
FPN这种架构可以灵活地应用在不同地任务中去,包括目标检测、实例分割等; 2.2 PANet 转自: http://blog.leanote.com/post/lily/PANet PANet是18年的一篇CVPR,作者来自港中文,北大,商汤与腾讯优图,PANET可看作Mask-RCNN+,是在Mask-RCNN基础上做的几处改进。 解决问题: 低层级的特征对于大型实例识别很有用, ...
PANet FPN,Path Aggregation Network for Instance Segmentationby Liu et al.,https://arxiv.com/abs/1803.01534 The implementations are all based onnn.Sequentialwith no fancy forward methods, meaning that they can be easily modified and combined together or with other modules. ...
目标检测网络原来的neck是FPN,现在尝试将neck换成PANet,但是掉点了,是啥原因呢?PANet的性能应该是比FPN强大的,换完之后为啥还掉点了呢? 补充:两次实验均未使用预训练权重显示全部 关注者1 被浏览71 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答...