# FPN网络及其PyTorch实现
在深度学习的图像处理领域，特征金字塔网络（FPN, Feature Pyramid Network）是一种非常有效的结构。FPN通过利用不同分辨率特征来增强目标检测和语义分割的能力。本文将介绍FPN的基本原理，并展示如何在PyTorch中实现一个简单的FPN网络。
## 什么是FPN？
FPN是一种由Kaiming He等人在2017年提出的网络架构。它
目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数（代价函数）3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型（代码详解）CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 注释均为注释下一
转载
2023-10-10 22:01:30
552阅读
Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
转载
2023-09-20 16:43:06
149阅读
目录计算量的要求是在于芯片的floaps（指的是gpu的运算能力）参数量对应显存大小选型常见的英伟达显卡的FLOPS和显存规格pytorch中的floaps与显存计算方法 计算量的要求是在于芯片的floaps（指的是gpu的运算能力）确定神经网络推理需要的运算能力需要考虑以下几个因素：网络结构：神经网络结构的复杂度直接影响运算能力的需求。一般来说，深度网络和卷积网络需要更多的计算能力。输入数据大
转载
2023-09-20 16:43:11
169阅读
FPN算法是一种基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）的目标检测算法，常用于高效、多尺度的目标检测任务。本文将深入探讨FPN算法在PyTorch中的实现，涵盖其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[FPN算法背景] --> B[FPN原理]
B --> C[FPN架构]
这里运行的是Python版本的代码。1.下载代码git clone https://github.com/Orpine/py-R-FCN.git2.克隆caffecd py-R-FCNgit clone https://github.com/Microsoft/caffe.git #Microsoft的源3.编译Cython模块cd ~/py-R-FCN/libmak
转载
2023-08-03 16:54:56
326阅读
FPN网络结构总结作者提出的FPN（Feature Pyramid Network）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。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的。1.FPN具体是怎么操作的。作者的算法大致结构如下Fig3：一个自底向上的线路，一个自顶向下的线路，横向连接（lateral connection）。图中放大的区域就是横向连接，这里1
转载
2024-01-09 16:15:57
97阅读
# 如何实现Python中的FPN（Feature Pyramid Network）代码
在计算机视觉领域，FPN 是一种常用的深度学习模型，特别是在物体检测任务中。对于初学者来说，实现一个 FPN 模型可能会感到棘手。本文将指导你如何在 Python 中实现 FPN，帮助你理清思路并逐步完成实现。
## 实现流程
下面是实现 FPN 的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|
目录前言一、config.py二、datalist.py1.引入库三.model.py四、utils.py五、train.py六、总结 前言之前发了一个shufflenet的鸟群分类算法，以fintune的方法来做，效果只有56%，太差了，所以我换了一个模型，又加入了一些微调手段来提神效果，现在把代码分享出来，供各位看官指正，希望能让我的分类结果进一步提升从这里可以看出，我使用的vision t
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(
转载
2023-07-18 12:59:39
153阅读
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
1311阅读
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
转载
2023-11-24 10:14:26
59阅读
文章目录第八章 图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机（四）光学字符识别 第八章 图像内容分类本章介绍图像分类和图像内容分类算法。先介绍一些简单而有效的方法和一些性能最好的分类器，运用它们解决两类和多类分类问题，再展示两个用于手势识别和目标识别的应用实例。（一）K邻近分类法（KNN）在分类方法中，最简单且用的最多的一种方法之一是KNN。这种方法把要分类的对象（
转载
2023-08-16 17:28:15
118阅读
python+uvicorn+fastapi背景使用python的同学，有没有因为不知道用什么接口来测试自己的代码而郁闷？这里我们使用python+uvicorn+fastapi来写一些接口DEMO，DEMO中的接口可能包含form-data、x-www-form-urlencoded、json的等等。安装和运行安装pip install fastapiFastAPI 是一个为你的 API 提供了
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,解决了多尺度目标的检测问题。# 论文题目FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144#论文解读FPN网络结构图a 多尺度金字塔 这是一个特征图像金字塔，整个过程是先对原始图像构造图像金字...
原创
2021-06-05 16:44:25
890阅读
问题描述在centerformer（基于det3d）项目中，我增加了一个和图像的融合处理（paint features），在训练过程中经常到第13/14个epoch打印的日志中出现NAN的现象。问题分析根据现象，猜测可能的原因是： 1.数据集中有脏数据 -> 可以通过训练baseline或现有模型resume早期epoch，看能否通过一整个epoch来判定 2.forward过程中已经存在N
转载
2023-10-18 19:09:56
257阅读
此代码是关于pytorch版本的AlexNet网络代码的详解，注释内容清晰，几乎每行都有解释，帮助很好的读懂相关代码。1. model.pyimport torch.nn as nn
import torch
class AlexNet(nn.Module): # 创建类AlexNet，继承于父类nn.module
def __init__(self, num_classes=1000,
转载
2023-11-30 15:12:02
70阅读
## 如何使用PyTorch实现GAN网络
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，常用于生成数据。实现GAN的一般流程包括数据准备、模型构建、损失函数定义、训练过程以及结果展示。以下是实现GAN的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|--------------------------------|
原创
2024-10-13 05:03:17
125阅读
孪生网络是一种新兴的深度学习架构，在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著的成果。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现孪生网络的代码，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论等方面。
### 背景描述
随着深度学习技术的迅猛发展，孪生网络的研究逐渐成为一个热点，特别是在处理相似性学习和无监督学习的任务中展现了强大的能力。孪生网络通过两个或多个相同的子网络共享参数，
整合前段时间看的数据增强方法，并测试其在VOC和KITTI数据上的效果。我的工作是完成了对VOC和KITTI数据的预处理，RetinaNet的模型代码来自pytorch-retinanet。该项目github仓库在：https://github.com/zzl-pointcloud/Data_Augmentation_Zoo_for_Object_Detection 目录一、VOC数据预
