在深度学习中,ResNet(残差网络)和FPN(特征金字塔网络)都是极其重要的架构。ResNet通过引入残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以设计得更深。而FPN则通过构建特征金字塔,将不同层级的特征融合在一起,从而增强了网络对多尺度目标的处理能力。 ResNet详解 ResNet的核心思想是在网络中添加残差连接,使...
首先,我们回顾一下ResNet-50的基本结构。ResNet-50是一种深度残差网络,它通过引入残差连接(residual connection)来解决深度网络中的梯度消失和性能饱和问题。在ResNet-50中,每个残差块(residual block)包含多个卷积层和一个跳跃连接(skip connection),使得网络在加深的同时,能够保持较好的性能。 接下来,我们引入FPN的...
1.1、 RestNet网络结构 ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,因为它“简单与实用”并存,之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的,检测,分割,识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”,顾名思义,shortcut就是“抄近道”的意思,下...
①、其实这两种残差块是针对不同网络层数的,第一个残差结构是针对浅层的残差网络的,比如resnet18,resnet34,而第二个残差结构是针对深层的残差结构的,比如resnet50,resnet101,resnet152。 ②、在代码中会分别实现这两种残差块,为的就是方便更改网络的层数。对于残差块结构,一般的网络总是命名成Block。所以看代码...
以ResNet为例,让我们看一下ResNet的结构: ResNet网络结构 从上图可以看出不管多少层的ResNet,都把backbone分成了从conv1到conv5,5个stage,不同层数的ResNet里每个stage包含的residual block个数不一样,但是FPN选择的就是从conv2开始到conv5,每个stage的最后一个residual block。组成「C2, C3, C4, C5」,之所以...
二、FPN框架结构 整体框架图如图1所示:主要包含自上而下网络、自下而上网络、横向连接与卷积融合4个部分 自下而上:ResNet主干网,包含多个Bottleneck卷积组,组内特征图大小相同,组间大小递减; 自上而下:2倍最近邻上采样,方便下一步逐元素相加; 横向连接:统一各层通道数为256,方便上采样后的高语义特征与浅层的...
对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果。 一、问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应...
作者的主网络采用了ResNet。 算法大致结构如下:一个自底向上的线路,一个自顶向下的线路,横向连接(lateral connection)。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。
FPN结构 自底向上 这是神经网络的前向计算,就是由卷积和池化层组成的特征提取网络。在这个自底向上的结构中,一个stage对应特征金字塔的一个level。对于以ResNet为backbone的主干网络,选取conv2、conv3、conv4、conv5层的最后一个残差block层特征作为FPN的特征,记为{C2、C3、C4、C5},也即是FPN网络的4个级别。这...
使用的网络结构是:ResNet网络。在网络的前向传播过程中,总共有5种不同大小的feature map,对于相同大小的feature map,我们称之为网络的一个阶段。参考ResNet的网络结构图,总共有5个阶段:conv1、conv2、conv3、conv4、conv5。 在这里选择conv2、conv3、conv4、conv5来建立特征金字塔,它们对应的str...