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。

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 …

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。

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 ...

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。

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 …

2023年6月19日 · Faster R-CNN 检测网络应用于特征图列表之一，根据边界框的大小确定。 概括; 提出新的 FPN 网络架构来计算语义丰富的多尺度特征表示。 使用 CNN 的中间层作为多尺度特征和图像金字塔，并使用这些特征训练 RPN 和骨干网络。 Mask R-CNN

6 天之前 · Faster R-CNN论文链接 Pytorch官方Faster R-CNN的代码文档链接。Pytorch官方使用的示例代码如下： 下面主要就示例代码进行详细说明。首先，初始化 Faster R-CNN 模型。 可以看出，这里使用的是主干网络 Resnet-50-FPN 的 Faster R-CNN。接下来 Debug 进内部代码。

FPN论文地址：Feature Pyramid Networks for Object Detection. 为了能最多的检测出图像上的大小目标，图像算法有一下几种方法： （1）图像金字塔：生成不同尺寸的图片，每张图片生成不同的特征，分别进行预测，最后统计所有尺寸的预测结果。

2020年7月9日 · FPN is a relatively simpler if you understand all the prerequisites well. Image pyramids (multiple images of multiple scales) are often used at the time of predictions to improve the results....