NAS-FPN能够在保证性能的同时,减少网络复杂度,提高计算效率。 BiFPN BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)是一种在PANet基础上进行改进的双向特征融合网络。它通过引入更多的横向连接和节点,实现了更高效的特征融合。同时,BiFPN还采用了一种权重共享策略,进一步减少了网络参数和计算量。 Recursive-FPN Recursive-FP...
FPN自从提出来以后,均是只有从上向下的融合,PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型,并且PANet就是在Faster/Master/Cascade RCNN中的FPN的基础上,简单增了从下而上的融合路径。看下图。 4)复杂的双向融合 PANet的提出证明了双向融合的有效性,而PANet的双向融合较为简单,因此不少文章在FPN的方向上更进一步,尝试...
这导致了一个简化的双向网络;其次,如果它们处于同一级别,我们从原始输入到输出节点添加一条额外的边,以便在不增加太多成本的情况下融合更多特征;第三,与只有一条自顶向下和一条自底向上路径的 PANet不同,我们将每个双向(自顶向下和自底向上)路径视为一个特征网络层,并多次重复同一层以启用更高级的特征融合。 此外...
考虑到单向信息流的局限性,PAFPN(路径聚合特征金字塔网络)[36]增加了一条额外的自下而上的路径聚合网络,但计算成本更高。BiFPN(双向特征金字塔网络)[31]移除了只有一条输入边的节点,并在同一级别的原始输入上添加了跳跃连接。在[17]中,提出了广义特征金字塔网络(Generalized-FPN,GFPN)作为颈部结构,并实现了最优性...
上面的PAnet是最简单的双向FPN,但是真正起名为BiFPN的是另外一个论文。 BiFPN:2019年google团队提出的。 论文名称:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 结构不难理解,其实就是在PAnet的结构上,做了一些小改进。但是这个论文的主要贡献还是EfficientDet的提出,所以BiFPN只是算是一个小贡献。
-GFPN包含了上述的跳层连接(dense-link和log2n-link)以及跨尺度连接(Queen-fusion)。与其他FPN设计相比,如PANet和BiFPN,其每层代表一个深度,而PANet和BiFPN的层包含两个深度。 2.4 优势 高效的信息传输:log2n-link这种跳层连接方式在相同的FLOPs水平下能提供更有效的信息传输,相比dense-link避免了可能的冗余信息...
上面的PAnet是最简单的双向FPN,但是真正起名为BiFPN的是另外一个论文。 BiFPN:2019年google团队提出的。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.09070 论文名称:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 结构不难理解,其实就是在PAnet的结构上,做了一些小改进。但是这个论文的主要贡献还是EfficientDet的提出...
各种FPN:PANet、ASFF、NAS-FPN、BiFPN、Recursive-FPN... 早期的物体检测算法,无论是一步式的,还是两步式的,通常都是在Backbone的最后一个stage(特征图分辨率相同的所有卷积层归类为一个stage)最后一层的特征图,直接外接检测头做物体检测。此种物体检测算法,可以称之为单stage物体检测算法。 由于单stage物体检测算...
在最近几年,目标检测器在backbone和head之间会插入一些网络层,这些网络层通常用来收集不同的特征图。我们将其称之为目标检测器的neck。通常,一个neck由多个bottom-up路径和top-down路径组成。使用这种机制的网络包括Feature Pyramid Network(FPN),Path Aggregation Network(PAN),BiFPN和NAS-FPN。
上面的PAnet是最简单的双向FPN,但是真正起名为BiFPN的是另外一个论文。 BiFPN:2019年google团队提出的。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.09070 论文名称:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 结构不难理解,其实就是在PAnet的结构上,做了一些小改进。但是这个论文的主要贡献还是EfficientDet的提出...