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...
对于常规ResNet,可以用于34层或者更少的网络中,对于Bottleneck Design的ResNet通常用于更深的如101这样的网络中,目的是减少计算和参数量。 1.3、ResNet50和ResNet101简单讲解 这里把ResNet50和ResNet101特别提出,主要因为它们的使用率很高,所以需要做特别的说明。给出了它们具体的结构: 上表是Resnet不同的结构,上...
ResNet50 提取深度学习特征数量 FPN(Features Pyramid Networks)特征金字塔网络是从backbone CNN中提取特征用于后续目标检测和语义分割等问题。一个top-down结构结合lateral连接来建立所有不同尺度特征的high-level语义特征。 背景 (a)使用原始图像去建立特征金字塔,特征相互独立地在不同尺度上的图像进行计算,所以非常慢,使...
2 Backbone(主干网络,提取图片特征) 这部分主要是由Conv2d,MaxPool2d组成的特征提取网络,现在常用的有VGG,ResNet,ResNet50 FPN,ReXNets等,目前效果较好的是ResNet50 FPN。 若选择VGG,作为Backbone,输入shape为[3,800,992],得到输出shape为[1280,25,31],一张特征图。 若选择ResNet50 FPN,作为Backbone,输入shap...
In [ ] resnet50_fpn_backbone() 最终网络定义图 In [ ] BackboneWithFPN( (body): IntermediateLayerGetter( (conv1): Conv2D(3, 64, kernel_size=[7, 7], stride=[2, 2], padding=3, data_format=NCHW) (bn1): BatchNorm2D(num_features=64, momentum=0.9, epsilon=1e-05) (relu): ReLU(...
在Sparse R-CNN中,将一组Proposal Boxes和Proposal Features连同从FPN Backbone(P2 到P5 )所提取的特征一起送入Dynamic head。这些Proposal在训练期间是可学习的,但在推断期间是固定的。在动态卷积的驱动下,针对输入图像生成Proposal Boxes和Proposal Features可以提高检测的性能。 图3 在图3(a),Proposal Boxes和Propo...
可以看出,相比 ResNet-base 版本,由于训练 epoch 变长,训练中引入了很多新的数据增强和模型扰动策略。基于上述策略重新训练 ResNet50,在 ImageNet 1k 验证数据集上 top-1 accuracy 是 80.4。除了以上结果,作者还通过实验还得到了其他发现: · 加入如此多且强的数据增强和模型扰动,虽然可以提升模型性能,但是在网络...
他们用2017版的COCO训练集训练了一个Mask R-CNN模型,基干网络是用了群组归一化(GroupNorm)的ResNet-50 FPN。 随后,用相应的验证集评估随机权重初始化(紫色线)和用ImageNet预训练后再微调(灰色线)两种方法的边界框平均检测率(AP)。 可以看出,随机权重初始化法开始不及预训练方法效果好,但随着迭代次数的增加,逐...
使用FPN、同步批处理归一化(synchronized batch normalization)和图像尺度增强，来训练所有模型。 为了方便比较，简单地用ResNeSt替换了vanilla ResNet骨干，同时使用默认设置的超参数。 与使用标准ResNet的基线相比，ResNeSt的骨干在Faster-RCNN和CascadeRCNN上，都能将平均精度提高3%左右。 这就说明ResNeSt的骨干网络具有...
在ImageNet数据集上,ResNet50第1层卷积核的梯度强度比没有残差连接的VGG16高3.8倍。这种特性使得网络深度可以突破百层大关,同时保持稳定的训练过程。 特征金字塔与多尺度处理 每个Stage输出的特征图构成天然的特征金字塔。Stage2的56×56特征适合检测小目标,Stage4的7×7特征擅长捕捉全局上下文。在目标检测任务中,FPN...