将空间结构先验融入 FPN 的多尺度对齐机制中,有 望进一步提升模型的分类性能,为计算机视觉任务的精度提升开辟新的途径。 1.2 研究意义 本研究旨在探索融合空间结构先验的 FPN 多尺度对齐机制,并对其分类性能进行 全面评估。通过引入空间结构先验,可以更精准地对齐不同尺度的特征,从而提高特征 的表达能力和模型的分类...
导读:特征学习表示是计算机视觉中的基本问题,许多目标检测方法中的检测器使用的是多尺度特征学习的金字塔特征网络(a feature pyramid network, FPN)。为发现更好的FPN,论文提出了使用神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)来进一步优化用于目标检测的特征金字塔网络的设计过程。
[论文笔记] FPN:Feature Pyramid Networks for Object Detection说在前面个人心得: 1. 一种多尺度特征融合的方法 2. 让我联想到了FCN的特征融合 原文发表于2016年,CVPR 2017,链接: http://arxiv.org/abs/1612…
Github:https://github.com/BigcowPeking/FPN 前言 这篇论文主要使用特征金字塔网络来融合多层特征,改进了CNN特征提取。论文在Fast/Faster R-CNN上进行了实验,在COCO数据集上刷到了第一的位置,意味着其在小目标检测上取得了很大的进步。论文整体思想比较简单,但是实验部分非常详细和充分。此博文对主要内容进行了翻译...
其实在这篇论文之前,也有人提到得出一张既具有高分辨率又具有较强语义信息的特征图进行预测,但FPN的独特之处在于,它是在以特征金字塔为基础结构上,对每一层级的特征图分别进行预测。 3.FPN网络详解 论文中网络结构图: (1). Bottom-up pathway 前馈Backbone的一部分,每一级往上用step=2的降采样。 输出size相同...
特征金字塔网络(FPN)论文解读 这篇文章我认为算是对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度。 文章的思想比较简单,主要是利用特征金字塔对不同层次的特征进行尺度变化后,再进行信息融合,从而可以提取到比较低层的信息,也就是相...
Fast R-CNN 论文解读 Faster R-CNN 论文解读 FPN 论文解读 Mask R-CNN 论文解读 每一篇都是前一篇或者前几篇的改造版,所以按顺序看会比较好。 今天看一下 FPN。 论文题目:Feature Pyramid Networks for Object Detection ...
金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法。但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制。因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制梯度反传的时候不一致的方法,从而改善了特征的...
下图是一个ResNet的结构图:论文中作者采用 Conv2,CONV3,CONV4 和 CONV5 的输出,对应 C1,C2,C3,C4,C5,因此类似 Conv2 就可以看做一个stage。 ResNet结构图 FPN 网络建立 这里自己没有总结,因为已经有篇博文总结得很不错了,在这。 通过ResNet50网络,得到图片不同阶段的特征图,最后利用 C2,C3,C4,C5 建...
认真地说,FPN这篇论文写的非常不错,很合我胃口。能构建出一个简单易行的基本模型,在各种不同的任务都好使,并不是一件容易的事。深究细节之前先强调一点,FPN 是基于一个特征提取网络的,它可以是常见的 ResNet 或者 DenseNet 之类的网络。在你最常用的深度学习框架下取一个预训练模型,就可以用来实现 FPN 了。