RT(Rendering Transformer):这是bottom-up形式的non-local操作,将低层特征(尺寸大的)分别用于高层特征的增强。 Feature Pyramid Transformer FPT的特征转换流程如图2所示,输入为金字塔特征,首先对每层特征分别进行ST、GT、RT特征增强得到多个增强后的特征,然后对增强的特征按尺寸进行排序,将相同大小的特征concate到一起,...
本文介绍了一个在空间和尺度上全活跃特征交互(fully active feature interaction across both space and scales)的特征金字塔transformer模型,简称FPT。该模型将transformer和Feature Pyramid结合,可用于像素级的任务,在论文中作者进行了目标检测和实力分割,都取得了比较好的效果。为了讲解清楚,若有transformer不懂的读者,关于...
其次是Non-local network,该网络借鉴了NLP模型的Self-attention思想,如图1d所示,能够借鉴特征图上的其它特征点来对当前特征点进行增强。 基于上面两个思想,论文提出了FPT(Feature Pyramid Transformer),结构如图1e所示,核心在特征金字塔上进行类似Non-local的特征增强,然后再使用多层特征进行预测。FPT设计了3种特征...
其次是Non-local network,该网络借鉴了NLP模型的Self-attention思想,如图1d所示,能够借鉴特征图上的其它特征点来对当前特征点进行增强。 基于上面两个思想,论文提出了FPT(Feature Pyramid Transformer),结构如图1e所示,核心在特征金字塔上进行类似Non-local的特征增强,然后再使用多层特征进行预测。FPT设计了3种特征...
FPT: Feature Pyramid Transfomer 简介:本文介绍了一个在空间和尺度上全活跃特征交互(fully active feature interaction across both space and scales)的特征金字塔transformer模型,简称FPT。该模型将transformer和Feature Pyramid结合,可用于像素级的任务,在论文中作者进行了目标检测和实力分割,都取得了比较好的效果。为了...
RT(Rendering Transformer):这是bottom-up形式的non-local操作,将低层特征(尺寸大的)分别用于高层特征的增强。 Feature Pyramid Transformer FPT的特征转换流程如图2所示,输入为金字塔特征,首先对每层特征分别进行ST、GT、RT特征增强得到多个增强后的特征,然后对增强的特征按尺寸进行排序,将相同大小的特征concate到...
Feature Pyramid Transformer FPT的特征转换流程如图2所示,输入为金字塔特征,首先对每层特征分别进行ST、GT、RT特征增强得到多个增强后的特征,然后对增强的特征按尺寸进行排序,将相同大小的特征concate到一起,通过卷积将增强后的特征维度恢复到输入时的相同维度。
Feature Pyramid Transformer 作者团队:南京理工&南洋理工&合工大&阿里达摩院等 代码:ZHANGDONG-NJUST/FPT 论文下载链接:Feature Pyramid Transformer 注:如果上述论文链接无法访问,可以看文末,论文已上传至百度云,方便下载。 跨空间和尺度的特征交互是现代视觉识别系统的基础,因为它们引入了有益的视觉系统。按照惯例,空间...
Feature Pyramid Transformer FPT的特征转换流程如图2所示,输入为金字塔特征,首先对每层特征分别进行ST、GT、RT特征增强得到多个增强后的特征,然后对增强的特征按尺寸进行排序,将相同大小的特征concate到一起,通过卷积将增强后的特征维度恢复到输入时的相同维度。
论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT,包含3种精心设计的特征增强操作,分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强,FPT的输出维度与输入一致,能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中...基于上面两个思想,论文提出了FPT(Feature Pyramid Transformer),结构如图1e所示,核心在...