目标检测组件之FPNFPN网络可以说是一个非常经典的组件，twostage网络中一般都会加上去，能够有效的提升对小目标的检测能力，cascade_rcnn/faster_rcnn+big backbone+fpn+dcn的经典组合经久不衰。这篇博客就结合mmdetection的fpn模块来简单介绍一下FPN网络 这个是目标检测常用结构，输入一张图像，经过backbone提取特征，最后输出一张fea
简介在coco与imagenet上取得靠前名次的网络都采用了多尺度的方法，而特征金字塔是识别不同尺度的目标时常用的结构。但是特征金字塔需要较大的计算量和显存，所以一般只在测试时使用。而FPN则利用了CNN的金字塔结构，设计了一种新型的特征金字塔的方式，可以减少额外的对计算量和显存的消耗。使用FPN，Faster RCNN的精度进一步提升（因为提取的特征更为丰富），速度为6fps on a GPU。
0. 前言纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
物体检测方面的经典论文基本上都看完了，但具体实现脑子里一点想法都没有。相比分类任务，物体检测在数据预处理、标签处理等一系列过程中都更复杂。其他：因为对slim比较熟悉，因此源码阅读非常顺利，一天就全看懂了……1. 总体介绍1.1. 分模块介绍数据集准备：使用脚本将原始数据（如VOC数据集）转换为tfrecord文件。数据预处理：
目标：对输入
论文中提出了AugFPN，用于解决FPN中存在的一些缺陷1. 摘要1.1 现存问题 目前大多数的目标检测器都使用了特征金字塔模式，去检测多种尺度的目标，其中，FPN就是一个代表性的结构。但是，FPN中存在很多的一些缺陷，限制了多尺度特征的充分利用。1.2 解决方法 这篇paper中，提出了一个新的特征金字塔结构，命名为AugFPN，用来解决FPN存在的问题，AugFPN主要由三部分组成：1、 Co
1、FPN网络结构基于feature pyrimid来检测不同scale的object，共有4种思路(a)使用图像金字塔构建特征金字塔,在每个图像尺度上独立计算的(b)只使用单一尺度的特征(c)重用由卷积神经网络计算的金字塔特征层次，仿佛它是一个特征图像金字塔。(d)我们提出的特征金字塔网络(FPN)与(b)和(c)一样快，但更准确。 FPN-Structure：基于CNN固有的pyra
Feature pyramid network是CVPR2017年的一篇文章，它在目标检测中融入了特征金字塔，提高了目标检测的准确率，尤其体现在小物体的检测上。1. 动机(Motivation)识别不同尺寸的物体是目标检测中的一个基本挑战，而特征金字塔是多尺度目标检测中的一个基本的组成部分，但是由于特征金字塔计算量大，会拖慢整个检测速度，所以大多数方法为了检测速度而尽可能的去避免使用特征金字塔，而
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144所要解决的问题针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、内存和时间开销都非常大，导致在工程中应用是及其困难...
原创
2021-06-05 16:42:12
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目录 0、写在前面1、动机2、FPN结构3、写在后面0、写在前面在目标检测时，若要检测具有不同尺度的目标，通常都是用特征金字塔的方法。但是，由于该方法属于计算密集型和内存密集型，所以近期的深度学习目标检测都没有采用。本文作者利用了卷积网络自身固有的多尺度特性以及金字塔层级结构，构造了一种特征金字塔结构，且只增加了一点微小的计算代价。这种结构称作Feature Pyramid Networ
卷积普遍会遇到一个问题：原始图像经过卷积神经网络后下采样一定倍数后，有一些小像素物体在特征图上会消失，导致无法被检测出。
上图(a)是处理这类问题最常用的方法，即特征金字塔，这种方法在传统的手动设计特征的方法中非常常用，例如DPM方法使用了接近10种不同的尺度获得了不错的效果。
上图(b)是在CNN提出之后出现的，因为神经网络模型对物体尺度本
原标题 What do we learn from region based object detectors (Faster R-CNN,R-FCN, FPN)?，作者为 Jonathan Hui 。翻译 | 唐青 李振 整理 | 凡江在这个系列中，我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第 1 部分，我们介绍常见的基于区域的目标检测器，包括 Fas
最近在进行视频行人检测优化的课题，需要进行相关领域的技术和背景调研，完成开题同时，了解相关技术，为后面的队伍的proposal和项目做准备，技术调研报告如下：一、目标检测发展1、概述 Faster-RCNN相关技术发展简图
所谓目标检测，实则是从属于计算机视觉中的一项任务。它的目标是定位出图像中的物体，并且给出其具体类别。在自动驾驶车辆，智能监控中，目标检测的意义十分重大。而
目标检测，就是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标区域，并识别出这个目标的类别。在人工智能的应用领域中，目标检测具有广泛的应用价值。例如，自动驾驶需要识别出道路标志和行驶的车辆、行人等障碍物；智能监控需要识别出异常行为和非法入侵等；医学影像处理需要识别出病变部位等。因此，深度学习领域对于目标检测也是十分关注的。传统的目标检测方法往往需要手工设计特征提取器并叠加分类器进行目标识别， eg. HO
实现网络的前向传播第二部分中，我们实现了 YOLO 架构中使用的层。这部分，我们计划用 PyTorch 实现 YOLO 网络架构，这样我们就能生成给定图像的输出了。我们的目标是设计网络的前向传播。定义网络如前所述，我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里，我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中，我们添加了以下类别：class Darknet(
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2023-07-18 12:59:39
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针对小目标的检测有提升的文章。 未完待续~Feature Pyramid Networks for Object DetectionFPN是一种多尺度的目标检测算法。大多数目标检测算法都是采用顶层特征来做预测的，但是我们知道：低层的特征语义信息较少，但是位置信息丰富；高层的特征语义信息丰富，位置信息粗略。虽然也有些多尺度特征融合的方法，但是一般采用融合后的特征做预测，但是FPN是在不同特征层独立进
目录：FPN网络详解一、引言二、论文概述2.1 图像金字塔2.2 为什么需要构造特征金字塔三、论文详解四、FPN框架解析五、为什么FPN能够很好的处理小目标？六、FPN总结 一、引言这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点，特来分享。特征金字塔(Feature Pyramid Networks， FPN)的基本思想是通过构造一系列不同尺度的图像或特征图进行模型训练
摘要：我们提出了一种完全卷积的一级目标检测器（FCOS），以模拟语义分割，以逐像素预测的方式解决目标检测问题。几乎所有最先进的目标探测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和更快的R-CNN，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测器FCOS是无锚框，无推荐框的。通过消除预先定义的锚箱集合，FCOS完全避免了训练过程中锚箱计算重叠等与锚箱相关的复杂计算。更重要的是，我们还避免了与锚箱
文章目录FPN思想模型结构多尺度特征融合方式FPN效果 FPN思想FPN的思想来源是传统图像处理中的图像金字塔（image pyramid），例如sift特征构建中使用的不同尺度的图像金字塔。FPN思想的主要是用来提高模型对不同大小输入图像以及目标检测问题中不同大小物体的鲁棒性。模型结构（a）中的图像金字塔，即将图像resize到不同的大小，然后分别对不同大小的图片使用模型进行训练和检测。这种方
重磅干货，第一时间送达特征图金字塔网络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，大幅度提升了小物体检测的性能。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，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一
1、 为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ? 本文针对的还是目标检测的老大难问题：超小目标检测（或超大目标）。现存的对小目标检测无非是多尺度输入路线（图像金字塔），多尺度特征层独立预测路线（ssd，ssh），多尺度特征融合路线（inception（大感受野）, RFB，即空洞卷积，u-net等），还有上述综合即多尺度特征融合即多尺度特征独立预测（FPN,PANet等），他们的问题就是对极小或
这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点，特来分享。论文：feature pyramid networks for object detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144论文概述：作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多数的obje
