这种结构,称为特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)。 1. Introduction 特征金字塔的发展 Fig1.(a)是将图片resize到不同大小,然后分别得到对应大小的特征,然后在每层都进行预测,计算量太大;Fig1.(b)是使用单个feature map进行预测,yolov1/v2,Faster R-CNN中使用的就是这种,特征尺度单一,对小目标检测...
图2 Feature Pyramid Network 3. 特征金字塔(Feature Pyramid Network) 特征金字塔的结构主要包括三个部分:bottom-up,top-down和lateral connection。 图3 Feature Pyramid Network 3.1 Bottom-up Bottom-up的过程就是将图片输入到backbone ConvNet中提取特征的过程中。Backbone输出的feature map的尺寸有的是不变的,有...
特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)是为这一金字塔概念设计的特征提取器,设计时考虑到了精确性和速度。它代替了Faster R-CNN之类的检测模型的特征提取器,生成多层特征映射(多尺度特征映射),信息的质量比普通的用于特征检测的特征金字塔更好。 数据流 来源:FPN论文 FPN由自底向上和自顶向下两个路径组成。...
(f)采用finest level层做预测(如上图6的结构),即经过多次特征上采样和融合到最后一步生成的特征用于预测,主要是证明金字塔分层独立预测的表达能力。显然finest level的效果不如FPN好,原因在于PRN网络是一个窗口大小固定的滑动窗口检测器,因此在金字塔的不同层滑动可以增加其对尺度变化的鲁棒性。另外(f)有更多的anchor...
论文地址:Feature Pyramid Networks for Object Detection 项目地址:FPN_pytorch 0x00 前言 我们在做目标检测和超分辨率重建等问题的时候,我们一般是对同一个尺寸的图片进行网络训练。我们希望我们的网络能够适应更多尺寸的图片,我们传统的做法使用图像金字塔,但是这种做法从侧面提升了计算的复杂度,我们希望可以改善这个问题...
FPN 全称 Feature Pyramid Network,翻译过来就是特征金字塔网络。何为特征金字塔,深度卷积神经网络(DCNN)提取的不同尺度特征组成的金字塔形状。本文提出了一种新型的特征融合方式,虽然距离论文提出的时间比较久了,但直到现在该结构仍较常用,尤其是在检测小目标时值得一试。
FPN 本文的目标就是自然地利用卷积网络的特征层次的金字塔形态,生称一个在 目标检测(1) Network (1)Spatial Pyramid Pooling 是金字塔池化。应用在SPP-Net及Faster RCNN中,对不同的feature,转化成大小一致的feature map。 在Fast-Rcnn中ROI pooling== SPP。 (2)Feature Pyramid Network 多通道网络金字塔结构。
4. 特征金字塔 (Feature Pyramid Network) 本文的目标是建立一个在所有尺度都拥有很强语义的特征金字塔。 思路:我们使用的结构将低分辩率强语义特征和高分辨率弱语义特征通过自上而下,横向连接的方式组合在一起,见上图(d)。 这样的结果就是这个特征金字塔在全部层级都有丰富的语义,并且可以从一个输入图片的尺寸快速...
特征金字塔网络 FPN 作者提出的FPN结构如下图:这个金字塔结构包括一个自底向上的线路,一个自顶向下的线路和横向连接(lateral connections)。 自底向上其实就是卷积网络的前向过程。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...
目标检测 - FPN结构 论文:Feature Pyramid Networks for Object Detection 网址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 图a为特征图像金字塔,针对我们要检测不同尺度的目标时,我们会将图片缩放到不同的尺度,针对每个尺度的图片都经过我们的模型进行预测。面临问题:生成n个不同的尺度,就要重新预测n次,这样效率是很低的...