我们这篇文章要介绍的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)[1]是一个在特征尺度的金字塔操作,它时通过将自顶向下和自底向上的特征图进行融合来实现特征金字塔操作的。FPN提供的是一个特征融合的机制,并没有引入太多的参数,实现了以增加极小计算代价的情况下提升对多尺度目标的检测能力。 1. 背景知识 在FPN...
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...
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。...
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。 本篇论文的目的是为了合理利用特征金字塔中不同...
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...
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...
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...
简介:FPN(Feature Pyramid Network)是一种用于目标检测的网络结构,它通过构建特征金字塔,实现了多尺度特征的融合和利用,提高了检测精度。本文介绍了FPN的原理、结构以及在深度学习中的应用,并通过实例和代码演示了如何实现一个基于FPN的目标检测模型。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000...
特征图金字塔网络FPN(Feature Pyramid Networks)是2017年提出的一种网络,FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本不增加原有模型计算量的情况下,大幅度提升了小物体检测的性能。 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...
为解决多尺度检测难题，特征金字塔网络（FPN）应运而生。FPN通过自顶向下和自底向上特征融合，形成金字塔结构，实现多尺度特征融合，显著提升小目标检测能力，而计算量增加极小。FPN前，目标检测模型通常包含图像金字塔、Fast R-CNN/Faster R-CNN、YOLO等，各有利弊。图像金字塔能解决小目标检测，但计算量...