为了解决RCNN中输入图片尺寸必须固定的问题,何凯明大神创新性的提出SPPnet以进行解决。 但FPN作者认为诸如此类算法(SPP、Fast RCNN、Faster RCNN)都是计算的网络的最后一层特征并未考虑多个尺度的特征;又如SDD虽然采用了多尺度融合,但由于没有上采样过程,导致对底层特征的使用不够充分。 上图是作者在论文中画出的...
在目标检测任务中,特征提取是关键的一步。为了充分利用不同层级的特征信息,研究者们提出了多种颈部(Neck)结构,其中最具代表性的就是Feature Pyramid Network(FPN)和Path Aggregation Network(PAN)。这些结构在诸如Faster R-CNN、YOLOv3等现代目标检测算法中发挥着重要作用。 FPN:Feature Pyramid Network FPN通过构建一...
针对FPN的这一缺陷,PAN应运而生。PAN在FPN的基础上,增加了一个自底向上的金字塔,以传递低层的强定位特征。这种“双塔战术”不仅保留了FPN的语义增强能力,还补充了定位信息的传递,使得网络在处理多尺度目标时更加全面和准确。 在PAN中,低层的特征通过下采样和横向连接的方式传递到高层,与FPN的自顶向下传递形成互补。
1. FPN 1.1. FPN简介 特征金字塔,全称Feature Pyramid Networks ,由Tsung-Yi Lin等2017年在论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》中提出,它的主要目标是解决在不同尺度上进行目标检测和分割时的信息丢失和分辨率不匹配的问题。FPN的框架可以总结为,为了在多尺度上建立高级语义特征映射(high-level sema...
Voxel-FPN MVP-Net Lite-FPN FPN-Fusion LAPTNet-FPN S2-FPN SFPN A^2-FPN CE-FPN PVStereo 2.PAN/金字塔注意力网络 PAN SPANet PyraFormer PyraTrans 总结 前言 本文总结了FPN/特征金字塔网络、PAN/金字塔注意力网络论文,总计18篇论文,可作为科研、开发的参考资料。 FPN/特征金字塔网络 SPP 题目:Spatial Pyr...
# build top-down blocksself.upsample=nn.Upsample(**upsample_cfg)# 在不同stage的特征输入FPN前先进行通道数衰减,降低计算量self.reduce_layers=nn.ModuleList()foridxinrange(len(in_channels)):self.reduce_layers.append(ConvModule(in_channels[idx],out_channels,1,norm_cfg=norm_cfg,activation=activation...
FPN：PAN、NAS-FPN、FCFPN、Simple-PAN、BiFPN FPN ⽅框⾥表⽰top down⾥每层有两个卷积操作 PAN：添加⼀个 bottom up线 NAS-FPN：基于搜索结构的FPN Fully-conencted FPN：全连接的FPN Simple-PAN BiFPN 注意两个箭头，从P6到bottom up 和top -down的两个箭头，这就是Bi的意思。按理说P3-P7也是...
FPN:PAN、NAS-FPN、FC FPN、Simple-PAN、BiFPN 2020-08-06 09:23 −... yunshangyue 1 7245 团队技术支持 2019-11-27 17:17 −本网页为团队的技术支持网址,如果在我们开发的游戏中遇到任何问题,欢迎联系我们! QQ:2535510006 邮箱:2535510006@qq.com... ...
本发明公开了一种含有FPN与PAN结构的特征融合网络,包括FPN神经网络与PAN神经网络,通过将FPN神经网络与PAN神经网络进行融合,且将两分支进行同步进行特征图层处理,从而产生一对的特征金子塔,使其一具有完整的目标位置信息与高空间分辨率,另一具有广泛的感受野,从而进行两者融合,互相加强了特征信息,构建了多尺度表达。
PAN(像素聚合网络)算法是旷视在ICCV2019上面做文本检测的论文,最大的特点是速度快,并且效果也不错,与之前的PSENet是同一班人马,所以PAN也被看作是PSENet的V2版本。 类似于 FPN,FPEM 能够通过融合低级与高级信息来增强不同 scale 的特征。此外,又与 FPN 不同的是,FPEM 还有两个优势: 首先FPEM 是一个级联结构...