在含有FC层的网络中利用SPP改进输入需要固定尺寸的问题 在语义分割中利用ASPP在不丢失信息时(不做下采样)组合不同感受野的语义信息,提高分割精度 在目标检测中,利用FPN改善小目标难检测的问题
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。
SPP(空间金字塔池化)是何恺明于2015年提出的方法，旨在解决两阶段算法中的问题。主要改进包括：解决CNN需要固定输入图像尺寸，避免精度损失；解决R-CNN对候选区域重复卷积计算，消除冗余计算。SPP通过构建层次金字塔结构实现非固定尺寸图像处理。在SPP的应用中，ASPP(空洞金字塔池化)引入了空洞卷积概念，能够在不...