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...
defresnet_fpn_backbone(backbone_name,pretrained,norm_layer=misc_nn_ops.FrozenBatchNorm2d,trainable_layers=3,returned_layers=None,extra_blocks=None):"""搭建Resnet+FPN,冻结指定层Args:backbone_name (string): resnet architecture. Possible values are 'ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet5...
neck=dict( type='FPN', in_channels=[256,512,1024,2048],# 接收输入特征图的通道数 out_channels=256,# FPN的各个特征图的输出通道数 start_level=1,# 从1号输入特征图开始fpn add_extra_convs='on_input', num_outs=5)# 控制输出特征图个数 fpn=build_neck(neck).eval() # 构造四个虚拟的输入...
#FPN的类,初始化需要一个list,代表resNet每一个阶段的Bottleneck的数量 class FPN(nn.Module): def __init__(self,layers): super(FPN,self).__init__() self.inplanes = 64 #处理输入的C1模块 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 7, 2, 3, bias = False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self...
采用网络的backbone部分,为了能运行tensorboard,所以必须要是完整的网络,所以结尾采用提取有效特征层P7(tensor类型),进行Flatten拉平,然后接了一层全连接,使用虚拟数据进行空跑,才能进入tensorboard。 Keras和TF是可以互通,使用tf.keras更加方便,中间可以嵌套tf,使用with tf.name_scope(‘stage5’... ...
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shape为[3,1600,1300],输出为shape为[...
RetinaNet(基于resnet50和fpn)的tensorboard网络架构图 采用网络的backbone部分,为了能运行tensorboard,所以必须要是完整的网络,所以结尾采用提取有效特征层P7(tensor类型),进行Flatten拉平,然后接了一层全连接,使用虚拟数据进行空跑,才能进入tensorboard。 Keras和TF是可以互通,使用tf.keras更加方便,中间可以嵌套tf,使用...
之前我读了ResNet的论文Deep Residual Learning for Image Recognition,也做了论文笔记,笔记里记录了ResNet的理论基础(核心思想、基本Block结构、Bottleneck结构、ResNet多个版本的大致结构等等),看本文之间可以先看看打打理论基础。 一个下午的时间,我用PPT纯手工做了一张图片详细说明ResNet50的具体结构,本文将结合该图...
使用的基础网络结构是PVANet,分别从stage1,stage2,stage3,stage4抽出特征,一种FPN(feature pyramid network)的思想。 (2) 特征融合层: 第一步抽出的特征层从后向前做上采样,然后Concat。 (3) 输出层: 输出一个score map和4个回归的框+1个角度信息,或者输出,一个scoremap和8个坐标信息。
Sparse R-CNN是一个比较强的目标检测Baseline,通过对稀疏可学习目标建议进行预测,然后再使用一个迭代结构(即dynamic head)来逐步完善预测。每个迭代阶段的输入由3个部分组成: Backbone提取的FPN特征 Proposal Boxes和Proposal Features 输出包括预测的box、相应的类以及目标特征 ...