FPN+Resnet网络结构如下所示: #网络架构实现代码 # Build the shared convolutional layers.# Bottom-up Layers# Returns a list of the last layers of each stage, 5 in total.# 扔掉了C1_,C2,C3,C4,C5=resnet_graph(input_image,"resnet101",stage5=True)# Top-down Layers# TODO: add assert to ...
总体的流程就是:backbone在不断的减小size,增加channel使得feature逐渐抽象,FPN从做抽象的feature map开始,反过来进行上采样并于其上一层产生的较大的feature map进行相加的方式融合信息(这里使用1*1卷积目的是改变通道),不断重复直到第一层特征参与运算并输出,这样就得到了一组包含复杂信息的特征,分别输入head进行分类...
neck=dict( type='FPN', in_channels=[256,512,1024,2048],# 接收输入特征图的通道数 out_channels=256,# FPN的各个特征图的输出通道数 start_level=1,# 从1号输入特征图开始fpn add_extra_convs='on_input', num_outs=5)# 控制输出特征图个数 fpn=build_neck(neck).eval() # 构造四个虚拟的输入...
KL.Conv2D(256, (1, 1), name='fpn_c2p2')(C2)]) # 把每个{Pk}层都乘以一个3*3的卷积生成特征图. P2 = KL.Conv2D(256, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p2")(P2) P3 = KL.Conv2D(256, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p3")(P3) P4 = KL.Conv2D(256, (3, 3), ...
FPN网络结构: 自下而上: 自上而下: 横向连接(Lateral Connection): 卷积融合: 如何选择特征图: 几个问题与回答 具体代码: 一个简单的实现 更加通用的代码 背景 为了增强语义性,传统的物体检测模型通常只在深度卷积网络的最后一个特征图上进行后续操作,而这一层对应的下采样率(图像缩小的倍数)通常又比较大...
#论文解读 FPN网络结构 图a多尺度金字塔 这是一个特征图像金字塔,整个过程是先对原始图像构造图像金字塔,然后在图像金字塔的每一层提出不同的特征,然后进行相应的预测。这种方法的缺点是计算量大,需要大量的内存;优点是可以获得较好的检测精度。 图b浅层的网络更关注于细节和位置信息,高层的网络更关注于语义信息,而...
MMDet逐行代码解读之ResNet50+FPN 前言 本篇是MMdet逐行解读第五篇。从本篇开始介绍mmdet/models文件夹内容。首先介绍最常用的resnet50+fpn结构。 1、ResNet50 1.1. 构建一个resnet50 # 骨架网络构建 frommmdet.modelsimportbuild_backbone if__name__=='__main__':...