Aksi dan Propaganda BEM KM FPN memberikan wadah fasilitas untuk kita bisa berdiskusi bersama untuk membahas isu-isu terkini seputar dunia pertanian. Mari bergabung dalam Diskusi Terbuka "Gonjang-Ganjing Pertanian" dengan topik Swasembada Pangan.

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2021年7月7日 · 本文介绍了Feature Pyramid Networks (FPN)在目标检测中的关键作用，它通过构建特征金字塔结构，有效应对小目标检测，提升性能并减少计算成本。 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。

2021年6月18日 · 物体检测性能提升，一般主要通过 数据增强、改进Backbone、改进FPN、改进检测头、改进loss、改进后处理 等6个常用手段。 其中FPN自从被提出来，先后迭代了不少版本。 大致迭代路径如下图： 无融合，又利用多尺度特征的典型代表就是2016年的鼎鼎有名的 SSD，它直接利用 不同stage的特征图分别负责不同scale大小物体的检测。 自上而下单向融合的FPN，事实上 仍然是当前物体检测模型的主流融合模式。 如我们常见的 Faster RCNN、Mask RCNN …

2022年5月12日 · FPN（Feature Pyramid Network）作为一种高效的目标检测框架，对于解决这一问题有着重大贡献。FPN的设计思路主要是为了解决在不同尺度上检测物体的挑战，尤其在处理小目标时效果显著。 FPN的全称是特征金字塔网络，...

2024年4月15日 · Kabinet Pragati Abhinaya BEM KM FAPERTA hadir kembali dalam Kementrian Advokasi dan Kesejahteraan Mahasiswa untuk memberikan informasi terkait advokasi dan kemahasiswaan di Fakultas Pertanian UGM. Oleh karena tak kenal maka tak sayang, mari kita kenalan dulu yuk sama mamber adkesma ☺️

在传统 FPN 中，对于下层特征图，仅进行一个 1*1 的卷积就输入网络。 作者提出应该对其进一步研究，筛选出重要的特征输入网络，其实就是卷积激活一系列操作哈哈哈...... 看代码很容易理解，先看下公式吧： 看代码看代码： FAM 结构相对复杂，作者采用的 deformable 卷积，保证一些 offset 会让上层特征和下层特征位置上完美匹配： 把 DCN（Deformable Convolution Network） 打包后，公式就显得很简单： 作者回顾了 DCN 的公式，即在 3*3 卷积后再加上一个学到的偏 …

2023年11月3日 · 对于以ResNet为backbone的主干网络，选取conv2、conv3、conv4、conv5层的最后一个残差block层特征作为FPN的特征，记为 {C2、C3、C4、C5} ，也即是FPN网络的4个级别。这几个特征层相对于原图的步长分别为4、8、16、32。

21 likes, 0 comments - bemkmfpnugm on June 8, 2023: "[LAPORAN PERTANGGUNGJAWABAN BEM KM FPN UGM 2022] Halo mahasiswa Faperta! Setelah 1 periode berj..."

2025年2月14日 · 特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）利用 深度卷积网络 固有的多尺度、金字塔层次结构，以极少的额外成本构建特征金字塔。通过自上而下的架构和横向连接，构建出各个尺度的高级语义特征图。