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。

2018年8月8日 · 开发了一个具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征映射。这种结构被称为特征金字塔网络(FPN)，在一些应用中显示出作为通用特征提取器的显著改进。在一个基本的Faster R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在没有附加条

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 …

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不同的是本文中的预测是在每个融合后的特征层上单独进行的。

我们这篇文章要介绍的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN） [1]是一个在特征尺度的金字塔操作，它时通过将自顶向下和自底向上的特征图进行融合来实现特征金字塔操作的。 FPN提供的是一个特征融合的机制，并没有引入太多的参数，实现了以增加极小计算代价的情况下提升对多尺度目标的检测能力。 1. 背景知识. 在FPN之前，目标检测主要有4种不同的卷积结构类型，如图1所示。 其中图1. (a)是早期的目标检测算法常用的图像金字塔，它通过将输入图像缩 …

2022年12月16日 · FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。 原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道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

基于 FPN 的结构可知：FPN 作为骨干网络的附加模块，会生成多尺度的特征图（图中 Feature Maps），而后需要将多尺度的特征图传入 RPN 网络生成 proposals，并使用 proposals 在多尺度特征图上进行 ROI Pooling，因此在 Faster RCNN 中添加 FPN 结构将与骨干网络、RPN 网络以及 ...

2024年9月12日 · 如上所述，FPN是想做“细节特征”和“全局语义”的融合。 这种结构可以嵌入到很多现有的网络架构中，并且可以无痛涨点！ 如图 (d)所示，本文对于不同卷积层提取的feature map，通过1x1卷积（统一channel数） + 临近插值升采样（统一feature map大小）的方式，将不同卷积层的输出统一并求和，进而获得不同层的“细节特征”和“全局语义”的一种融合。 如下图所示. 对于每一层的融合预测，后续接的head是否需要共享参数？ 作者对比实验表明共享和不共享 …

2024年11月18日 · FPN（Feature Pyramid Networks）是为了解决单一尺度特征在目标检测任务中表达能力不足的问题，通过构建多尺度特征金字塔来增强模型对于不同尺度物体的检测能力。ResNet（残差网络）是一种具有跨层连接的深度神经...

2021年7月31日 · fpn 构架了一个可以进行端到端训练的特征金字塔； 通过CNN网络的层次结构高效的进行强特征计算； 通过结合bottom-up与top-down方法获得较强的语义特征，提高目标检测和实例分割在多个数据集上面的性能表现；