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通过构建一个自顶向下的路径和一个横向连接,将高分辨率的低层级特征与高层级的语义特征进行融合。这样做的好处是可以让模型在不同尺度的目标上都具有较强的检测能力。 自顶向下的路径:通过上采样高层特征图,...
YOLOv5 采用 FPN 和 PAN的结构对特征进行多尺度融合。 下图为通过 FPN 和 PAN 对橙子图像进行多尺度特征融合,其中上层特征图因为网络层数更深,包含的橙子语义信息也就更强,而下层特征因为经过的卷积层数较少,橙子的位置信息损失就更少,FPN 结构通过自顶向下进行上采样,使得底层特征图包含更强的果蔬强语义信息;PAN...
3.1 网络结构 如下图所示,网络结构类似于Fpn,在网络的末尾处选择四个feature map:分别为P2,P3,P4,P5,经上采用后进行concate操作得到F,再经过卷积后最终预测输出n个feature map: ,,S1,S2,S3,···,Sn。 ,,S1,S2,S3,···,Sn 所代表的意义并不一样,这和本文的渐进尺度扩张算法(PSE)是息息相关的。
具体而言，PAN使用ResNet-18作为默认的基础网络，并引入了一个高效修正特征的分割头，该头由两个关键模块组成：特征金字塔增强模块（FPEM）和特征融合模块（FFM）。FPEM模块是一个轻量化版本的特征金字塔模块，其计算量约为FPN模块的五分之一。它通过U形结构设计实现，输入和输出都是金字塔形状的特征图。
Paper Reading Note URL: https://arxiv.org/pdf/1803.01534 TL;DR 提出PANet,在FPN的基础上加入一条bottom-up的路径,缩短了低层特征和高层特征之间的信息路径,加强了整体的特征结构;提出了adaptive feature pooling,池化过程中考虑所有尺度的特征;另外,在Mask RCNN中增加了额外的全连接分支以提升ma... ...
PSENet的backbone通常采用ResNet50,并结合FPN(Feature Pyramid Networks)进行特征融合。通过多个卷积层和上采样操作,PSENet能够生成多个不同尺度的特征图,用于后续的文本区域分割和边界框生成。 PANNet PANNet采用了ResNet18作为backbone,并通过FPEM和FFM进行特征增强和融合。FPEM模块通过U-shape结构进行上采样和下采样操作...
yolov1将输入resize成224x224,通过卷积神经网络映射成7x7x30的特征图,则我们可以知道:特征图上的每个点都是30维的向量,总共有7x7=49个特征点。而每个特征点对应到原图中就是一个块区域,这个区域称为grid cell。每一个grid预测多个框和一个类别,这个框称为bounding box。每个bounding box包含x,y,w,h,confidenc...
首先前面的骨干网络采用了类似于FPN和U-Net的思路将不同尺度的特征图进行融合来让最终进行回归的特征图获得不同尺度的特征信息和感受野以处理不同尺寸大小的文字实例。接下来由骨干网络输出的特征图回归出一个分隔图(P)以及一个阈值图(T),然后由二者由可微分的二值化而得到二值化图,最后在推理阶段经过后处理得到...
网络整体结构 Neck: 改进后的FPEM(超越FPN) v1: 只输出这块 defforward(self,f1,f2,f3,f4):f3=self.smooth_layer3_1(self.dwconv3_1(self._upsample_add(f4,f3)))f2=self.smooth_layer2_1(self.dwconv2_1(self._upsample_add(f3,f2)))f1=self.smooth_layer1_1(self.dwconv1_1(self._upsample...
简介:FPN+PAN结构和SPP结构是深度学习中用于目标检测的两个重要技术。FPN+PAN结构通过自上而下的特征金字塔传递语义信息,并通过自下而上的路径传递定位信息,从而提高目标检测的准确性。而SPP结构则通过在卷积神经网络中添加不同尺度的池化操作,提高网络对不同尺度目标的适应能力。本文将详细解释这两种结构的工作原理,并...