Bottleneck结构:对于较深的ResNet,通常使用Bottleneck结构来减少计算量和参数数量。这种结构包含一个1x1的卷积层来减少通道数,一个3x3的卷积层进行主要特征提取,再一个1x1的卷积层来恢复通道数。跳跃连接通常在Bottleneck结构的第一和最后一个1x1卷积层之间进行。 FPN详解 FPN是一种用于目标检测、分割等视觉任务的架构。...
FPN是一种用于目标检测的多尺度特征融合网络,它通过构建特征金字塔来融合不同尺度的信息。FPN的核心思想是将高分辨率的底层特征与高语义信息的顶层特征相结合,以提高目标检测的精度。 ResNet-50-FPN将ResNet-50的深度特征与FPN的多尺度信息融合能力相结合,形成了一种强大的网络结构。具体来说,ResNet-50-FPN首先使用...
上表是Resnet不同的结构,上表一共提出了5中深度的ResNet,分别是18,34,50,101和152,首先看表的最左侧,我们发现所有的网络都分成5部分,分别是:conv1,conv2_x,conv3_x,conv4_x,conv5_x,之后的其他论文也会专门用这个称呼指代ResNet50或者101的每部分。 例如:101-layer那列,101-layer指的是101层网络,首...
512,1024,2048],out_channels=256,extra_blocks=LastLevelMaxPool())# 如使用IntermediateLayerGetter得到的body模型输出y1作为fpn的输入:# y = fpn(y1)= OrderedDict(# {'out1':'形状为[B, 256, H/4, W/4 ]的tensor ',# 'out2':'形状为[B, 256, H/8, W/8 ]的tensor ...
的ViT模型其计算量与图像大小的平方成正比,而Local Vision Transformer模型由于采用local attention(eg. window attention),其计算量大幅度降低,除此之外,Local Vision Transformer模型往往也采用金字塔结构,这使得它更容易应用到密集任务如检测和分割中,因为密集任务往往输入图像分辨率较高,而且也需要多尺度特征(eg. FPN)...
FPN是为了自然地利用CNN层级特征的金字塔形式,同时生成在所有尺度上都具有强语义信息的特征金字塔。所以FPN的结构设计了top-down结构和横向连接,以此融合具有高分辨率的浅层layer和具有丰富语义信息的深层layer。这样就实现了从单尺度的单张输入图像,快速构建在所有尺度上都具有强语义信息的特征金字塔,同时不产生明显的代价...
YOLOv5 是 one stage 的目标检测算法,该算法在 YOLOv4 的基础上添加了一些新的改进思路,使得其速度与精度都得到了极大的性能提升,具体包括:输入端的 Mosaic 数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放操作、Focus 结构、CSP 结构、SPP 结构、FPN + PAN 结构、CIOU_Loss 等。
但FPN能够有效的增大网络对小目标检测的准确性,下面就嚷我们来一步一步的解构FPN结构。 首先FPN并不是会改变原有的主干网络,而更像是一个外挂装置,它是把将原主干网络的各层侧特征图拿出来再进行操作 ResNet+FPN 就是将ResNet的Conv2(Layer1),Conv3(Layer2),Conv4(Layer3),Conv5(Layer4),的特征图拿...
将改进的MViT结构应用到一个带有特征金字塔网络(FPN)的Mask R-CNN,并将其应用于目标检测和实例分割; 作者研究MViT是否可以通过pooling attention来处理高分辨率的视觉输入,以克服计算和内存成本。 实验表明,pooling attention比 local window attention(如Swin)更有效。 作者进一步开发了一个简单而有效的Hybrid window ...
八、FPN 论文:Feature Pyramid Networks for Object Detection 用于目标检测的特征金字塔网络 方法简介:特征金字塔是检测不同尺度物体的识别系统中的基本组成部分。但最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们计算和内存密集。本文利用深度卷积神经网络固有的多尺度、金字塔层次结构,以边际额外成本构建特征...