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 …

本文提出了FPN（Feature Pyramid Network）算法可以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很好的预测效果。 此外，和其他的特征融合方式 …

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 …

2024年10月30日 · 由于多尺度特征融合的有效性能，路径聚合fpn（pafpn）被广泛应用于yolo检测器中。 然而，它不能同时高效且自适应地融合高级语义信息与低级空间信息。

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 …

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 …

FPN如今已成为Detecton算法的标准组件，不管是one-stage(RetinaNet、DSSD)、two-stage(Faster R-CNN、 Mask R-CNN)还是four-stage(Cascade R-CNN)都可用； 何恺明大神的 …

2024年7月28日 · 由于多尺度特征融合的有效性能，路径聚合fpn（pafpn）被广泛应用于yolo检测器中。 然而，它不能同时高效且自适应地融合高级语义信息与低级空间信息。

2023年5月3日 · AC-FPN 13 adaptively captures semantic and localization information using an attention-guided module to enhance the discriminative ability of feature representations.

2019年8月23日 · 对于小目标通常需要用到多尺度检测，作者提出的FPN是一种快速且效果好的多尺度检测方法。 方法 a,b,c是之前的方法，其中a,c用到了多尺度检测的思想，但他们都存在明 …