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...
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...
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几种金字塔特征图。可以看出a)在每个尺度上进行计算,速度太慢。b)仅在顶层进项检测。c...
●Bottom-up Path Augmentation 动机:高层神经元对应整个目标,其它神经元更可能被局部细节和pattern激活,因此扩充自底向上path去传播强语义特征,强化FPN分类能力中的所有特征,是十分必要的。基于边或实例部分对精确定位实例是强指示的事实,我们的框架能利用传播的低阶pattern,进一步强化整个特征结构的定位能力。再添加从低...
FPN是自顶向下,将高层的强语义特征传递下来,对整个金字塔进行增强,不过只增强了语义信息,对定位信息没有传递,而 PAN在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔,这样的操作是对FPN的补充,将低层的强定位特征传递上去. 如下图中的绿色虚线的 bottom-top 过程,直接将backbone 低层特征通过卷积操作下采样后与 FPN 输出的...
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...
2019-12-13 10:43 − 作者:Chris Ying * 1 Aaron Klein * 2 Esteban Real 1 Eric Christiansen 1 Kevin Murphy 1 Frank Hutter 摘要 NAS需要大量的计算开销,论文提出第一个公共NAS搜索的结构数据集:NAS-Bench-101 包含... simplefree 0 1948 https点对点转发响应示意图 2019-12-04 16:55 − curl...
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... ...
深度学习之目标检测(三)-- FPN结构详解深度学习之目标检测(三)FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔 深度学习之目标检测(三)FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔FPN 原始论文为发表于 2016 CVPR 的 Feature Pyramid Networks for Object Detection。针对目标检测任务,主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题时的...
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...