若有必要,可以通过堆叠Bi-FPN的block实现更多的融合并方便地控制网络规模和深度(g家惯用套路了,比如inception)。 还有其他的思路如把接下来要介绍的注意力机制引入特征金字塔中,为不同的连接路径设置不同的可学习权重、通过GAN由高层语义信息还原底层细节(类似超分辨率)等,感兴趣的同学可以自己探索。
除了以上提到的改进方法，还有引入注意力机制、通过GAN还原底层细节等思路，以提升检测性能。这些方法为解决多尺度特征融合问题提供了多种可能，为研究人员和开发者提供了丰富的探索空间。
利用上下文信息,或者目标之间建立联系 GAN试试 提升图像分辨率 小技巧:ROI pooling被ROI align替换 多尺度空间融合 锚点设计 匹配策略,不用IoU 本文算是超分辨率和多尺度特征融合的修正,集中在特征纹理迁移模块(FTT)。 目标检测系列 秘籍一:模型加速之轻量化网络 秘籍二:非极大值抑制及回归损失优化 秘籍三:多尺度检...
DynamicHead:基于像素级路由机制的动态FPN | NIPS 2020 论文提出了细粒度动态detection head,能够基于路由机制动态地融合不同FPN层的像素级局部特征进行更好的特征表达。从设计的路由空间来看是一个十分耗时的操作,但是作者设计的高效路由器实际计算十分高效。实验结果来看,细粒度动态detection head可以即插即提点undefined...
参数分享仍有好的结果说明pyramid的所有levels共享相似的语义levels,这个好处类比于featurized image pyramid中一个常见的head分类器可以被应用到任何图像尺度生成的特征上。https://www.ganwenyao.com/deepLearning/objectDetection/FPN 6.横向连接的时候直接使用1*1,而没有加非线性的激活函数,作者实验发现会有轻微影响...
阿亮: 个人主页 |https://www.cnblogs.com/ManWingloeng研究方向 | 目标检测、GAN 推荐理由 这是一篇发表于CVPR2019的paper,是浙江大学和香港中文大学的工作,这篇文章十分… 阅读全文 赞同 101 16 条评论 分享 收藏 2019CVPR Libra RCNN目标检测算法(特征融合) ...
额~,我怎么突然想起了GAN网络... model_rpn = Model(inputs, rpn) # 将共享特征层和建议框传入classifier网络 # 该网络结果会对建议框进行调整获得预测框 classifier = get_classifier(base_layers, roi_input, num_classes, config.pooling_regions) # 构建包含rpn和分类的两个网络,一起训练,使得两个网络的...
GAN结合ResNetresnet和vgg 五、VGG、AlexNet、ResNet网络(超详细哦)1、 VGG 网络1.1、 VGG网络结构1.2、理解VGG16(19)卷积网络2、AlexNet网络2.1、AlexNet网络结构2.2、理解AlexNet网络2.3、Alexnet网络中各层的作用3、ResNet网络!!!写博客不容易,请君给个赞在离开!!! 1、 VGG 网络1.1、 VGG网络结构下面是VGG...
之前虽然也了解一丢丢的 Faster RCNN,但却一直没用过,因此一直都是一知半解状态。这里结合书中描述和 PyTorch 官方代码来好好瞅瞅。 论文: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Ne
GAN总述 1、总述论文:A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications 生成器和判别器两个任务博弈互相训练,互相促进。后续补充内容。... 排序算法总述 0. 算法概述 0.1 算法分类 两大类 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次...