网络的检测部分,利用了压缩的RPN网络,既Context Enhancement Module(CEM)整合局部和全局特征增强网络特征表达能力。并提出Spatial Attention Module空间注意模块,引入来自RPN的前后景信息用以优化特征分布。 FPN的结合不同层语义信息,但是相对而言每层均有检测分支,对移动终端而言增加计算成本和运行时间。论文提出简单粗暴的C...
借助卷积网络,通过单特征图进行预测。 例如Faster R-CNN中的RPN层就是利用单个高层特征图进行物体的分类和bounding box的回归。 金字塔型特征层级(Pyramidal feature hierarchy) 重用由卷积计算的金字塔特征层次来进行目标位置预测,但底层feature map特征表达能力不足。 通过不同尺度的特征图进行分别预测,更好的...
例如,基于 Anchor 的框架,如Fast R-CNN引入了端到端的检测方法,通过共享卷积特征并集成ROI池化,实现了目标检测。 在Faster R-CNN的基础上,引入了区域建议网络(RPN),提高了局部化和目标检测。 Anchor-Free 点框架引起了人们的关注,因为它们可以直接预测边界框和类别概率,从而实现更快、更高效的检测器,如YOLO 家族...
最终,结合了FPN的RPN会在P2,P3,P4,P5,P6后面接RPN的输出头分支,它们对应的Anchor的面积一次是32^2,64^2,128^2,256^2和512^2,每个Anchor有三组比例,分别是1:1,1:2以及2:1。 在分配不同尺度的锚点和不同层的输出时,这里给出的规则是如果Ground Truth和这个锚点的IoU大于0.7,则这个样本是正样本,如果IoU...
在Faster R-CNN的基础上,引入了区域建议网络(RPN),提高了局部化和目标检测。 Anchor-Free 点框架引起了人们的关注,因为它们可以直接预测边界框和类别概率,从而实现更快、更高效的检测器,如YOLO 家族和SSD 的方法。YOLOX是一个强大的、直接的方法,通过解耦的检测Head和自适应策略,提高了准确性和推理速度。本文的重...
1. FPN + RPN 2. FPN + Fast RCNN or Faster RCNN Reference 本人仅代表个人理解,如有不对欢迎指正~ FPN原文链接:openaccess.thecvf.com/c Overall 四种不同的金字塔结构 FPN是一种特征提取方式,其最大的创新点在于,利用了特征金字塔结构,将高层信息和底层信息相结合,在速度上相较于图中(a)图部分根据不...
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:...
使用CNN 的中间层作为多尺度特征和图像金字塔,并使用这些特征训练 RPN 和骨干网络。 Mask R-CNN Mask R-CNN 的提出是为了解决一个稍微不同的实例分割问题。简而言之,这个问题是对象检测和语义分割的结合。如上所示,该任务旨在生成划分对象的像素级边界。
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。
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:...