1.4 FPN结构(Feature Pyramid Networks for Object Detection) FPN通常用在 object detection 网络中,通常低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。FPN 即是对两者进行了融合,同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息,通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。
FPN(Feature Pyramid Networks)算法,是一种特征融合算法,将高层的特征与底层的信息融合,得到融合特征,并提取该特征进行预测,可以达到更好的预测效果。
FPN(Feature Pyramid Network) FPN经常用在目标检测网络中,通常低层的语义特征信息比较少,但是目标位置明确;高层的语义特征信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。FPN对两者进行了融合,同时利用低层特征的高分辨率特征和高层的高语义特征,通过融合这些不同层的特征达到预测的结果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行...
简介:FPN+PAN结构和SPP结构是深度学习中用于目标检测的两个重要技术。FPN+PAN结构通过自上而下的特征金字塔传递语义信息,并通过自下而上的路径传递定位信息,从而提高目标检测的准确性。而SPP结构则通过在卷积神经网络中添加不同尺度的池化操作,提高网络对不同尺度目标的适应能力。本文将详细解释这两种结构的工作原理,并...
FPN融合这两种特征，通过在不同层上进行预测和特征级融合以达到更好的预测效果。总结，空间金字塔思想在图像处理中具有重要价值：传统图像处理中，其应用于多层级特征融合；在CNN网络中，SPP与ASPP技术提高了非固定尺寸图像的处理效率，而FPN则专门针对目标检测领域优化，促进了不同层次特征的有效利用。
Aiming at solving the problems of small size, low resolution and insignificant features in traffic sign targets detection, an improved network model of YOLOv3 is proposed. After using the color enhancement method to enhance the traffic sign data, the FPN structure in the original netw...
第2 期:R-FCN、Mask RCNN、YoLo、SSD、FPN、RetinaNet 第3 期:RRC detection、CornerNet、M2Det、FOCS、ObjectBox 您正在阅读的是其中的第 1 期。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
目标检测(object detection)系列(十) FPN:用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列(十一) RetinaNet:one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列(十二) CornerNet:anchor free的开端 目标检测(object detection)系列(十三) CenterNet:no Anchor,no NMS ...
(FPN中两个特征层进行融合的方式是对应维度进行相加) Conv 2d 1×1表示YOLOv3最终预测还是将特征图经过1×1普通卷积之后变换通道数,在通道维度上进行预测位置、置信度、类别等信息。具体的,网络在三个特征图中分别通过(4+1+c) \times k个大小为1 \times 1的卷积核进行预测,其中k为预设边界框(bounding box ...
目标检测算法可以分为两类,一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage的,需要先使用启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生Region Proposal,然后再