2021年7月7日 · FPN结合了图像金字塔概念与深度学习网络，利用top-down和lateral连接，显著改善了Faster R-CNN的性能。 文章还展示了FPN在COCO数据集上的优秀表现和在实例分割任务中的应用潜力。

FPN是一个结合了SSD的多分辨率尺度预测和U-Net的多分辨率特征融合的网络结构，如图2所示。 FPN可以分成3部分： 图2中间的横向的特征融合。 自底向上即是卷积网络的前向过程，我们可以选择不同的骨干网络，例如 ResNet-50 或者 ResNet-101。 前向网络的返回值依次是C2，C3，C4，C5，是每次池化之后得到的Feature Map。 在残差网络中，C2，C3，C4，C5经过的降采样次数分别是2，3，4，5即分别对应原图中的步长分别是4，8，16，32。 这里之所以 …

在Fast R-CNN 中有一个 ROI Pooling 层，它是使用region proposal的结果和特征图作为输入，得到的每个proposal对应的特征然后pooling，之后再分别用于分类结果和边框回归。之前Fast R-CNN使用的是单尺度的特征图，但是现在使用不同尺度的特征图，那么RoI需要在哪一个尺度的 ...

fpn是一种利用常规 cnn 模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。

2023年11月3日 · 使用神经网络某一层输出的feature map进行预测，一般是网络最后一层feature map（例如Fast R-CNN、Faster R-CNN等）；然而靠近网络输入层的feature map提取低级特征，如边缘、纹理和简单的形状，包含粗略的位置信息，更关注于细节和位置信息，可以进行位置细 …

2016年12月9日 · This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model ...

2024年12月12日 · FPN 是一种经典的特征提取结构，用于在深度卷积 神经网络 （ConvNets）中构建特征金字塔，以提高多尺度目标检测的性能。 主要内容包括： 特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本 组件，但传统的特征化图像金字塔计算和内存密集。 深度学习 目标检测器通常避免使用金字塔表示，因为它们计算和内存密集。 利用深度卷积网络固有的多尺度、金字塔层次结构，以边际的额外成本构建特征金字塔。 开发了一种自上而下的架构，通过横向连接 …

2021年6月13日 · 在Faster RCNN-ResNet基础上，引入FPN（特征金字塔网络）模块，利用CNN网络天然的特征金字塔特点，模拟图像金字塔功能，使得RPN和Fast RCNN可以在多个尺度级别（scale level）的feature map上分别预测不同尺寸的对象，大大提高了Faster RCNN的检测能力。

2024年6月9日 · In this paper, we propose a new framework, namely, DeNoising FPN with Trans R-CNN (DNTR), to improve the performance of tiny object detection. DNTR consists of an easy plug-in design, DeNoising FPN (DN-FPN), and an effective Transformer-based detector, Trans R …

2017年11月9日 · This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries ...