我们将卷积神经网络中生成的对应层的特征图进行1×1的卷积操作,将之与经过上采样的特征图融合,得到一个新的特征图,这个特征图融合了不同层的特征,具有更丰富的信息。这里1×1的卷积操作目的是改变channels,要求和后一层的channels相同。在融合之后还会再采用3*3的卷积核对每个融合结果进行卷积,目的是消除上采样的...
我们将卷积神经网络中生成的对应层的特征图进行1×1的卷积操作,将之与经过上采样的特征图融合,得到一个新的特征图,这个特征图融合了不同层的特征,具有更丰富的信息。这里1×1的卷积操作目的是改变channels,要求和后一层的channels相同。在融合之后还会再采用3*3的卷积核对每个融合结果进行卷积,目的是消除上采样的...
1. 对于ResNet中C5的输出,首先使用一个1x1的卷积,将通道数变为256,此时得到了我们FPN中的P5 2. 对于P5进行上采样,对于ResNet中C4的输出进行1*1的卷积操作,将其变为256通道数,与P5相加,得到P4 3. 同理得到了P3和P2 4. 对P5,P4,P3,P2再做一次3x3的卷积操作 5. 如果在代码部分中有个P6,则P6是由P5的...
这里可以很明显的看到,P4就是上采样之后的 P5加上1*1 卷积之后的 C4,这里的横向连接实际上就是像素加法,先把 P5和C4转换到一样的尺寸,再直接进行相加。 注意这里对从 resnet抽取的特征图做的是 1*1 的卷积: 1x1的卷积我认为有三个作用:使bottom-up对应层降维至256;缓冲作用,防止梯度直接影响bottom-up主干...
迭代开始阶段,作者在C5层后面加了一个1 * 1的卷积核来产生最粗略的特征图,最后,作者用3 * 3的卷积核去处理已经融合的特征图(为了消除上采样的混叠效应),以生成最后需要的特征图。为了后面的应用能够在所有层级共享分类层,这里坐着固定了3*3卷积后的输出通道为d,这里设为256.因此所有额外的卷积层(比如P2)...
每个输出特征都与所有输入特征相连接。如果输入特征与输出特征处于同一水平,则连接表示横向连接(紫色线),可以通过一个1×1的卷积层来实现。如果输入特征的level高于输出,则输入特征通过操作进行处理,包括1×1卷积,然后是上采样(蓝线)。对于较低的输入,输入特征以步幅为2的几个3×3卷积向下采样(黄线)。
图中放大的区域就是横向连接,这里1*1的卷积核的主要作用是减少卷积核的个数,也就是减少了feature map的个数,并不改变feature map的尺寸大小。 自底向上:网络的前向过程。在前向过程中,feature map的大小在经过某些层后会改变,而在经过其他一些层的时候不会改变,作者将不改变feature map大小的层归为一个stage,...
将低分辨率的特征图做2倍上采样(为了简单起见,使用最近邻上采样)。然后通过按元素相加,将上采样映射与相应的自底而上映射合并。这个过程是迭代的,直到生成最终的分辨率图 横向连接(侧边融合):用1 * 1的卷积核进行连接 4.实验与对比(暂略) 与RPN结合 与其他网络对比...
亚像素卷积是一种先增加低分辨率图像信道维数的上采样方法,会带来额外的计算量和不可靠性。值得注意的是,FPN 中的高级特征已经获得了足够的信道量,从而可以直接使用亚像素卷积。该方法取代了原来的1×1卷积和上采样,可以减轻信道信息损失。因此,我们扩展了原有的亚像素卷积上采样函数来融合通道信息,这不同于Carafe。
其中,代表特征金字塔的层数,代表调整大小的操作,是 1×1卷积,缺乏足够的空间信息来识别物体。为此,作者提出了一种称为inception FPN的模型,该模型通过扩展感受野来丰富特征金字塔的空间信息。 inception FPN在横向连接中使用inception ,并在检测精度方面取得显著提升。如上图所示,inception 块由一组核大小为1×1、3×...