作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal,原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入,简单讲就是只用这一个尺度的feature map。但是现在要将FPN嵌在RPN网络中,生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。在每一个scale层,都定义了不同大小的anchor,对于P2,P3,P4,P5,P6这些层,定义anchor的...
作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal,原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入,简单讲就是只用这一个尺度的feature map。但是现在要将FPN嵌在RPN网络中,生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。在每一个scale层,都定义了不同大小的anchor,对于P2,P3,P4,P5,P6这些层,定义anchor的...
看看加入FPN 的 RPN 网络的有效性,如下表 Table1。网络这些结果都是基于 ResNet-50。评价标准采用 AR,AR 表示 Average Recall,AR 右上角的 100 表示每张图像有 100 个 anchor,AR 的右下角 s,m,l 表示 COCO 数据集中 object 的大小分别是小,中,大。feature 列的大括号 {} 表示每层独立预测。 对比试验...
上图分别是FPN和ASPP的构建方式。这是两种基础的特征金字塔,根本目的都是为了更好的融合信息生成更好的feature map。以FPN在Faster RCNN里的应用为例,FPN产生的每一个尺度的feature map都要送进RPN做一次proposal的提取。ASPP将多个支路进行concate,输出single feature map。
FPN结合Faster RCNN可以在COCO物体检测比赛中取得当前单模型的最佳性能(SOTA)。另外,通过对比实验发现,FPN能让Faster RCNN中的RPN网络的召回率提高8个点;并且它也能使Fast RCNN的检测性能提升2.3个点(COCO)和3.8个点(VOC)。 FPN结构 下图表示FPN的整体结构:...
经过上面的rpn后,我们得到了大约2000个有物体的anchors,在这两千个anchors中选取正负样例,利用nms,选取计算这些anchors的得分,这个时候的阀值=0.5,大于的时候为正例,小于为负样例,这个过程结合rpn相当于难例挖掘的效果了,而在测试的时候,直接从其中选出nms的top300,这2000个左右的anchors的尺寸是对应原图M,N的,而...
FPN搭配RPN FPN自身并不是目标检测器,而是一个配合目标检测器使用的特征检测器。例如,使用FPN提取多层特征映射后将其传给RPN(基于卷积和锚的目标检测器)检测目标。RPN在特征映射上应用3x3卷积,之后在为分类预测和包围盒回归分别应用1x1卷积。这些3x3和1x1卷积层称为RPN头(head)。其他特征映射应用同样的RPN头。
RPN(Region Proposal Network)介绍---> 特点从backbone 生成的Feture Map中 用一个 3x3 的Conv卷积核 遍历FeatureMap的每个点然后 根据每个点的感受野,回到最初始的图像层,感受野的中心点就是锚框中心点,然后在中心点生成3种不同大小不同长宽比的锚框,然后根据卷积的结果对生成的锚框进行初步筛选 进行2分类,判断...
其中,x为操作(1)输出的feature maps,rpn_conv为一层3*3 的卷积操作,rpn_cls为1*1的卷积操作,out_channel = num_anchor * num_classes,比如 anchor_scales=[2, 4, 8], anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],那么num_anchor=3*3=9,比如RPN阶段只区分前景和后景,那么num_classes=2,这里out_channel=9*2=...
接着,在图中的4、5、6层上面分别进行RPN操作,即一个3×3的卷积后面分两路,分别连接一个1×1的卷积用来进行分类和回归操作; 接着,将上一步获得的候选ROI分别输入到4、5、6层上面分别进行ROI Pool操作(固定为7×7的特征); 最后,在上一步的基础上面连接两个1024层的全连接网络层,然后分两个支路,连接对应...