近期，Facebook 和谷歌接连发布了基于 FPN 的改进工作，我们将之整理如下。 ?...我们将作为语义分割方法分支的共享特征金字塔网络（FPN）与 Mask R-CNN（一种流行的实例分割方法）进行结合。...在这项工作中，我们对带有 FPN 的 Mask R-CNN 进行了详细研究，我们将之称为 Panoptic FPN，并成功展示对于两个任务而言，它是一个稳健且准确的基线。...Architecture for Object Detection》论文，提出一项可以更好用于目标检测的 NAS-FPN。...与最先进的物体检测模型相比，在 RetinaNet 框架里集合了各种骨干模型的 NAS-FPN 能达到更好的准确性和延迟权衡。
这种方法称之为Feature Pyramid Network (FPN)。FPN可以作为一种通用的特征提取器，并且在多个任务上带来了显著的性能提升。...FPN算法 FPN的目标是利用卷积网络本身带有的层次性语义特征，来构建特征金字塔。这篇文章以Faster-RCNN为例，来说明FPN如何应用到RPN和Fast RCNN中。...在FPN中，每个stage对应了一个特征金字塔的级别（level），并且每个stage的最后一层特征被选为对应FPN中相应级别的特征。...FPN针对RPN的改进是将网络头部应用到每一个P层。由于每个P层相对于原始图片具有不同的尺度信息，因此作者将原始RPN中的尺度信息分离，让每个P层只处理单一的尺度信息。...FPN应用于Fast RCNN 作者将FPN的各个特征层类比为图像金字塔的各个level的特征，从而将不同尺度的RoI映射到对应的特征层上。
Note： 在FPN(+Faster R-CNN)中，选用了 C2~C5 四个scale，并对C5下采样出了 P6 一个scale。...Result FPN组件明显能提升召回率： ? 在COCO数据集上Fast R-CNN因为使用了FPN组件而精度涨点： ?...用了FPN的Faster R-CNN，效果拔群： ?...(Cascade R-CNN)都可用； R-FCN系由于其自身设计的缘故，无法使用FPN； 底层feature map位置信息多但语义信息少，FPN为其增强了语义信息，提升了对小物体的检测效果...后来者PAN在FPN的基础上再加了一个bottom-up方向的增强，使得顶层feature map也可以享受到底层带来的丰富的位置信息，从而把大物体的检测效果也提上去了： ?
如上图b所示，这是一种改进的思路，学者们发现我们可以利用卷积网络本身的特性，即对原始图像进行卷积和池化操作，通过这种操作我们可以获得不同尺寸的feature map，这样其实就类似于在图像的特征空间中构造金字塔...为什么FPN能够很好的处理小目标？...图6 FPN处理小目标 如上图所示，FPN能够很好地处理小目标的主要原因是： FPN可以利用经过top-down模型后的那些上下文信息（高层语义信息）； 对于小目标而言，FPN增加了特征映射的分辨率（即在更大的...表2 FPN高效训练结果 观察表2，我们可以看到使用FPN的Fast R-CNN+FPN和没有使用FPN的Fast R-CNN方案之间的差别，首先我们的特征维度由1024减少到256维（这样可以大大的减少一些运算量...FPN效果定性评估 图8 FPN实例分割结果 四、 FPN总结 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
在今天分享中，研究者提出了一种改进的特征金字塔模型，命名为AF-FPN，它利用自适应注意力模块（AAM）和特征增强模块（FEM）来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。...FPN和PANet用于聚合Neck现阶段的图像特征。最后，网络通过Prediction进行目标预测和输出。...研究者引入AF-FPN和自动学习数据增强来解决模型大小和识别精度不兼容的问题，进一步提高模型的识别性能。...将原有的FPN结构替换为AF-FPN，以提高识别多尺度目标的能力，并在识别速度和准确率之间做出有效的权衡。...改进后的YOLOv5s网络结构如下图所示。 AF-FPN structure AF-FPN在传统特征金字塔网络的基础上，增加了自适应注意力模块（AAM）和特征增强模块（FEM）。
FPN则解决了这个问题。...这就是SSD与FPN的区别；（d）是FPN，FPN是为了自然地利用CNN层级特征的金字塔形式，同时生成在所有尺度上都具有强语义信息的特征金字塔。...所以FPN的结构设计了top-down结构和横向连接，以此融合具有高分辨率的浅层layer和具有丰富语义信息的深层layer。...事实证明，FPN的效果更好，因为在不同层使用anchor可以增加对于尺寸变化的鲁棒性。当然第一个也有anchor，它的数量即使远远大于FPN，效果也不如FPN，因为缺少鲁棒性。...但是现在要将FPN嵌在RPN网络中，生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。
特征图金字塔网络FPN（Feature Pyramid Networks）是2017年提出的一种网络，FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下...4、FPN（Feature Pyramid Networks） 图4 这是本文要讲的网络，FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅度提升了小物体检测的性能...三、FPN加入到各种网络的实验效果表 作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal，原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入，简单讲就是只用这一个尺度的feature...但是现在要将FPN嵌在RPN网络中，生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。...加入FPN的RPN网络的有效性如下表Table1。网络这些结果都是基于ResNet-50的。
本文独家改进：高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），能够刷选出大小目标，增强模型表达不同尺度特征的能力，助力小目标检测在BCCD医学数据集实现暴力涨点。...为了解决白细胞规模差异的问题，我们设计了高级筛选特征融合金字塔（HS-FPN），实现多级融合。...高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN）：这个组件旨在处理不同白细胞之间的尺度差异问题。它很可能是一个特征金字塔网络（FPN），创建了一个多尺度特征层次结构，允许模型检测不同大小的白细胞。...HS-FPN的结构如图2所示，包括两个主要组成部分：特征选择模块；特征融合模块。为了解决白细胞数据集固有的多尺度挑战，我们开发了基于层次尺度的特征金字塔网络(HS-FPN)来完成多尺度特征融合。...HS-FPN的结构如图2所示。HS-FPN主要由两个部分组成:(1)特征选择模块。(2)特征融合模块。最初，不同尺度的特征图在特征选择模块中经过筛选过程。
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...')(C5) P4 = KL.Add(name="fpn_p4add")([ KL.UpSampling2D(size=(2, 2), name="fpn_p5upsampled")(P5),...KL.Conv2D(256, (1, 1), name='fpn_c4p4')(C4)]) P3 = KL.Add(name="fpn_p3add")([ KL.UpSampling2D...(name="fpn_p2add")([ KL.UpSampling2D(size=(2, 2), name="fpn_p3upsampled")(P3), KL.Conv2D(256,...论文开源代码 https://github.com/unsky/FPN
NAS-FPN应用在RetinaNet框架中的多种backbone models(骨干模型)，都有很好的准确性。...具体细节： 1.所用的方法 为了寻找到更优的FPN，论文中提出了利用神经架构搜索(NAS),NAS在给定的搜索空间中选择最佳的模型结构训练控制器。...如下图： [image.png] 3.网络结构 大约跑了8000步后，NAS-FPN中发现的金字塔网络架构，有5个输入层(黄色)和5个特征输出层(蓝色) [image.png] FPN以及NAS-FPN...传统FPN结构： [image.png] 图(b-f)为NAS通过RNN控制器在训练过程中发现的NAS-FPN架构，从图中可以看出，随着任务奖励(AP)的不断改善，体系架构逐渐趋于一致。...(论文中使用的是图f中的NAS-FPN) [image.png] [image.png] 方法效果 基于NAS-FPN的RetinaNet网络模型与其他流行的模型在数据集COCO上的对比： [image.png
Contents 1 论文背景 2 引言（Introduction） 3 特征金字塔网络 FPN 3.1 FPN 网络建立 3.2 Anchor锚框生成规则 4 实验 5 FPN代码 6 参考资料 本篇文章是论文阅读笔记和网络理解心得总结而来...特征金字塔网络 FPN 作者提出的 FPN 结构如下图：这个金字塔结构包括一个自底向上的线路，一个自顶向下的线路和横向连接（lateral connections）。...ResNet结构图 FPN 网络建立 这里自己没有总结，因为已经有篇博文总结得很不错了，在这。...FPN代码 这里给出一个基于 Pytorch 的 FPN代码，来自这里。...class FPN(nn.Module): def __init__(self, block, num_blocks): super(FPN, self).
但是现在要将FPN嵌在RPN网络中，生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。...看看加入FPN的RPN网络的有效性，如下表Table1。网络这些结果都是基于ResNet-50。...显然finest level的效果不如FPN好，原因在于PRN网络是一个窗口大小固定的滑动窗口检测器，因此在金字塔的不同层滑动可以增加其对尺度变化的鲁棒性。...另一方面将FPN用于Fast R-CNN的检测部分。除了（a）以外，分类层和卷积层之前添加了2个1024维的全连接层。细节地方可以等代码出来后再研究。...总结 作者提出的FPN（Feature Pyramid Network）算法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预测的效果。
作者一方面将FPN放在RPN网络中用于生成proposal，原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入，简单讲就是只用这一个尺度的feature map。...但是现在要将FPN嵌在RPN网络中，生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。...看看加入FPN的RPN网络的有效性，如下表Table1。网络这些结果都是基于ResNet-50。...显然finest level的效果不如FPN好，原因在于PRN网络是一个窗口大小固定的滑动窗口检测器，因此在金字塔的不同层滑动可以增加其对尺度变化的鲁棒性。...作者提出的FPN（Feature Pyramid Network）算法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预测的效果。
FPN结合Faster RCNN可以在COCO物体检测比赛中取得当前单模型的最佳性能（SOTA）。...FPN结构 下图表示FPN的整体结构： ? 我们可以看到FPN的整体结构分为自底向上和自顶向下和侧向连接的过程。接下来我们分别解释一下这两个关键部分。...以我们要用的ResNet为例，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。...FPN只是一个特征金字塔结构，需要配合其他目标检测算法才能使用。 实验 1.FPN对RPN网络的影响 如下表所示，论文做了6个实验。 (a)基于conv4的RPN，原始原始的RPN。...源码 https://github.com/unsky/FPN
目标检测系列视频讲解mp4,从RCNN>FastRCNN>FasterRCNN>FPN>MaskRCNN,华文讲解,很详细!...03懒人讲FasterRCNN之简介.mp4 04懒人学FasterRCNN之融合.mp4 05懒人讲FasterRCNN之RPN.mp4 06懒人讲FPN...之引言.mp4 07懒人讲FPN之深入浅出FPN.mp4 08懒人讲FPN之FasterRCNN实践.mp4 09懒人学MaskRCNN之介绍.mp4 10懒人学MaskRCNN之RoIAlign.mp4...FPN特征金字塔构造 ? FPN特征金字塔的构造如图所示，图中左侧是一个自底向上的卷积网络，将一个原始图像通过一系列的卷积层，提取出高层语义信息的特征图。...FPN的网络结构整体依然是在Faster RCNN的基础上进行的改进，因此算法也十分相近。
FPN（特征金字塔网络）已经成为大多数优秀One-Stage检测器的基本组成部分。以往的许多研究已经多次证明，FPN可以让多尺度特征图更好、更精确地描述不同大小的目标。...这种尺度截断问题可以通过在这个FPN中添加一个合成层来改进。...为了更好地检测小目标，基于FPN的特征金字塔网络(FPN)以对小目标实现更高的检测精度。...2.2 双向FPN 众所周知，由于池化的移位效应，FPN中的自上而下的路径不能保持准确的目标定位。双向FPN可以从浅层中恢复丢失的信息，提高小目标检测能力。...以上所有方法均证明了该FPN在两个方向上的性能优于原始FPN。
因此它的计算复杂度与输入图片大小是线性关系； 不同层Layer之间类似于Pooling的Patch-Merging操作以及同层内的Local Window shift操作，使得Swin Transformer也具备类似于FPN
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