FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果。 一、问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降。 传统解决这个问题...
因为RPN的输出头有多个尺度,而FPN的每一层的Feature Map都有其自己的感受野,所以这里是为FPN的每一个输出都固定一个尺度,每个尺度有3个不同的比例。此外RPN还对P5又进行了一次池化降采样,得到了P6。最终,结合了FPN的RPN会在P2,P3,P4,P5,P6后面接RPN的输出头分支,它们对应的Anchor的面积一次是32^2,64^2,128...
膨胀卷积支持感受野的指数扩展，而不损失分辨率。在膨胀卷积的卷积运算中，卷积核的元素是间隔的，空间的...
将顶层大感受野的特征图和低层结合。本质上是用高层强语义特征增强底层浅语义层，进而提取到更强表现力的特征。
的感受野,提高了I的表征能力。因此,最高级特征中的语义信息在FPN中得到了充分的利用。为了简单起见,删除了F5 和P5 的节点。 3.4 Channel Attention Guided Module 跨尺度特征map存在语义差异,综合的特征可能会产生混叠效应,混淆定位和识别任务。在FPN中,每一个合并的特征映射都要进行3×3的卷积,生成最终的特征金字塔...
识别不同尺寸的目标是目标检测的一个根本挑战。一种常见的方案是采用多级特征。在MiMo与SiMoEncoder检测器中,作者构建了不同感受野的多级特征(C3-C7)并在匹配尺度上进行目标检测。然而,单级特征破坏了上述游戏规则,在SiSoEncoder中仅有一个输出特征。 以下图(a)为例,C5特征感受野仅仅覆盖有限的尺度范围,当目标尺度与...
FPN每层都有3个Anchor,一共有4层,最后一层滑动两次,假设它是448的输入,那每层的特征图尺寸就是1122,562,282,142,72112^2,56^2,28^2,14^2,7^21122,562,282,142,72,这样算下来Anchor就已经50K个了,但是FPN的输入图像比这个更大,因为感受野就有最大512,并且论文实验中提到了最短边是800,所以FPN的Anchor...
多尺度特征表示是检测不同尺度目标的有效方法。通过Neck的跨尺度连接来扩大语义特征的感受野。 FPN引入了自顶向下的Routing来融合特征; PANet在FPN的顶部增加了一条额外的自底向上的路径; Bi-FPN简化了PANet,提出了一种新的跨尺度连接方式; NAS-FPN利用神经结构搜索获得最优的特征拓扑方式; ...
特征金字塔网络(FPN)是目标检测框架的重要组成部分。大多数现有FPN变体的性能提高主要归因于计算负担的增加。增强FPN的一种方法是通过扩展感受野来丰富空间信息,能够大大提高检测精度。 在本文中,作者首先研究了扩大感受野会如何影响FPN的准确性和计算成本,并提出了一种baseline模型 inception FPN,在这个模型中,每个横向连...
特征金字塔网络(FPN)是目标检测框架的重要组成部分。大多数现有FPN变体的性能提高主要归因于计算负担的增加。增强FPN的一种方法是通过扩展感受野来丰富空间信息,能够大大提高检测精度。 在本文中,作者首先研究了扩大感受野会如何影响FPN的准确性和计算成本,并提出了一种baseline模型 inception FPN,在这个模型中,每个横向连...