FPN可以运用在全部检测算法中。论文中作者使用Faster RCNN举例,Faster RCNN主要有backbone、RPN、Fast RCNN组成,详解可以参考:【论文解读】精读Faster RCNN。 多尺寸特征图的生成:原始的Faster RCNN,RPN的输入就是backbone(Resnet)中的最后一层特征图。改为FPN后,一共生成了四个不同尺寸的特征图(类似图三、图四...
特征⾦字塔⽹络（FPN）论⽂解读（转载）特征⾦字塔⽹络(FPN)论⽂解读 这篇⽂章我认为算是对⽤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...
【摘要】 FPN的预测是在不同特征层独立进行的,即:同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息,通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。作者认为足够低层高分辨的特征对于检测小物体是很有帮助的。 前言 FPN,全名是Feature Pyramid Networks,中文称为特征金字塔网络;它是目前用于目标检测、语义分割、行为识别等...
fpn论文解读 晟沚 做一个有趣的人。5 人赞同了该文章 网络结构 网络首先通过bottom-up pathway由浅到深提取特征(就是正常的网络结构),再通过top-down pathway和lateral connections生成在每个等级都有丰富语义的特征金字塔,上采样部分采用最近邻。 由于使用的是Resnet作为主干,作者将其分成5个stage,每个stage最后的...
目标检测论文解读13——FPN 引言 对于小目标通常需要用到多尺度检测,作者提出的FPN是一种快速且效果好的多尺度检测方法。 方法 a,b,c是之前的方法,其中a,c用到了多尺度检测的思想,但他们都存在明显的缺点。 a方法:把每图片都进行缩放,在进行检测,这种做法最大的问题是太慢,因为要多花好几倍的时间;...
论文概述: 作者提出的多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks)。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 #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。
FPN论文梳理 文章目录 1. 前言 2. FPN模型(主网络采用ResNet) 2.1 自底向上 2.2 自上向下 2.3 横向连接(lateral) 3. FPN在各种网络中的实验效果 3.1 FPN for RPN 3.2 FPN for Fast R-CNN(使用固定的候选框) 3.3 FPN for Faster R-CNN 3.4 近几年在COCO比赛上排名靠前的算法的对比 4. 总结... ...
Object Detection---FPN:Feature Pyramid Networks for Object Detection (论文解读六),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
在FPN（特征金字塔网络）的应用中，它显著提升了CNN特征提取的效率，尤其在Fast/Faster R-CNN模型上，论文通过COCO数据集实验取得了显著成果，特别是在小目标检测方面的表现得到了提升，证明其在处理复杂场景时的优越性。在Fast R-CNN的具体应用中，针对不同尺度的ROI（区域提议），作者设计了一种策略。