如上图所示,FPN 被用作于将主干网络的多尺度特征融合交互后再输入至RPN。 FPN 可以为所有尺度特征图提供高级语义,这可以有效降低检测中的误检率。它成为了未来检测模型的标准模块,同时也引起了很多基于FPN改进的模块的出现,如 PANet、NAS-FPN 和 EfficientNet。 R-FCN R-FCN 在R-FCN 中,输入图像经过主干网络获...
如上图所示,FPN 被用作于将主干网络的多尺度特征融合交互后再输入至RPN。 FPN 可以为所有尺度特征图提供高级语义,这可以有效降低检测中的误检率。它成为了未来检测模型的标准模块,同时也引起了很多基于FPN改进的模块的出现,如 PANet、NAS-FPN 和 EfficientNet。 R-FCN R-FCN 在R-FCN 中,输入图像经过主干网络获...
请看torchvision Faster-RCNN ResNet-50 FPN代码解析(图片转换和坐标) Resnet-50 这里就不多做介绍,这里用的标准的Resnet-50。 FPN 前面的libtorch学习笔记(17)- ResNet50 FPN以及如何应用于Faster-RCNN已经有详细介绍,请参考之。 RPN 首先请看RPN头部紫色部分,对应的代码中是: class RegionProposalNetwork(torc...
之后做一层卷积转换通道数(c5->p5)+自顶向下4层(p5,p4,p3,p2),每层进行下采样,对应原层特征图做卷积统一通道数,最后两者逐通道逐像素相加+对每层的结果做卷积平滑 注:faster rcnn等都是只采用顶层特征做预测,而RPN预测是在不同特征层独立进行的 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.func...
要想明白FPN如何应用在RPN和Fast R-CNN(合起来就是Faster R-CNN),首先要明白Faster R-CNN+Resnet-101的结构,直接理解就是把Faster-RCNN中原有的VGG网络换成ResNet-101,ResNet-101结构如下图: Faster-RCNN利用conv1到conv4-x的91层为共享卷积层,然后从conv4-x的输出开始分叉,一路经过RPN网络进行区域选择,...
RPN:生成anchors,对anchors做预测和参数回归,并输出proposals(建议框)。 ROI_Head:根据proposals,在特征图截取特征,并再次做预测分类和参数回归。 Postprocess:测试网络,把生成的boxes映射到原图上。 1 Dataset 1.1 制作自己的数据集(参考这一篇文章) 1.2 DataSet(读取数据) ...
下表给出了所提方法在目标检测任务上的性能对比,它以FasterRCNN+RPN作为核心,采用不同的Backbone。可以看到:HS-ResNet将基准模型的精度由37.2%提升到了41.6%,同时具有比ResNet101-D更高的指标和推理速度。 image-20201017104648809 下表给出了所提方法在实例分割任务上的性能对比,它以MaskRCNN+FPN作为核心方法,采...
颈部 / 头部中的常见组件可能包括感兴趣区域(RoI)操作、区域候选网络(RPN)或锚、特征金字塔网络(FPN)等。如果用于特定任务的颈部 / 头部的设计与主干的设计解耦,它们可以并行发展。从经验上看,目标检测研究受益于对通用主干和检测专用模块的大量独立探索。长期以来,由于卷积网络的实际设计,这些主干一直是多尺度、分层...
昨天谷歌大脑团队发布了论文 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection ,通过改进 FPN 中多尺度特征融合的结构和借鉴 EfficientNet 模型缩放方法,提出了一种模型可缩放且高效的目标检测算法 EfficientDet。
frozen_stages=1, norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True), norm_eval=True, style='pytorch'), neck=dict( type='FPN', in_channels=[64, 128, 256, 512], out_channels=128, num_outs=5), rpn_head=dict( type='RPNHead',