FPN相关理解

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不同尺寸的特征图对应的感受野不同，进而特征图所能表达的信息抽象程度也有所区别。浅层的特征图(对应大尺寸的特征图)感受野小，比较适合检测小目标(要检测大目标，则其只“看”到了大目标的一部分，有效信息不够)；深层的特征图(对应小尺寸的特征图)感受野大，适合检测大目标(要检测小目标，则其”看“到了太多的背景噪音，冗余噪音太多，学不到小目标的有效信息)。所以，有文章就提出了将不同尺寸的特征图，融合之后进行预测，来提升目标检测的性能，特征金字塔网络[FPN]的主要思想就是这个。

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### FPN与PAN+FPN在网络中的特征金字塔结构对比 #### FPN（Feature Pyramid Network） FPN旨在利用卷积神经网络的分层特性，构建具有高级语义信息贯穿始终的特征金字塔。这种架构不仅适用于滑动窗口提议器（RPN），也适合基于区域的目标检测器（如Fast R-CNN）。通过自下而上的路径和横向连接来增强多尺度目标检测能力[^1]。 ```python def build_fpn(features): P5 = Conv2D(256, kernel_size=1)(features['C5']) # Top-down pathway and lateral connections for i in range(4, 1, -1): # From C4 to C2 Pi = UpSampling2D(size=(2, 2))(eval(f'P{i+1}')) Ci_lateral = Conv2D(256, kernel_size=1)(features[f'C{i}']) eval(f"P{i}") = Add()([Pi, Ci_lateral]) return {'P2': P2, 'P3': P3, 'P4': P4, 'P5': P5} ``` #### PANet（Path Aggregation Network）及其改进版本PAN+FPN 相较于传统的FPN，PAN引入了额外的自上而下的路径聚合机制，在原有基础上增加了从低分辨率到高分辨率的信息传递通道。这使得模型能够更好地捕捉不同层次之间的空间关系，并进一步提升了小物体识别的效果。对于某些特定的任务场景，比如密集型的小物件检测，这样的设计可以带来显著性能增益[^4]。 ```python def build_pan(fpn_features): # Bottom-up Path Augmentation N3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(fpn_features['P3']) N4 = fpn_features['P4'] N5 = fpn_features['P5'] for layer in ['N3', 'N4']: next_layer = f"N{int(layer[-1])+1}" current_feature = Concatenate(axis=-1)([globals()[layer], globals()[next_layer]]) globals()[layer] = Conv2D(256, kernel_size=3, padding='same')(current_feature) pan_out = {f'P{k[-1]}': v for k, v in globals().items() if k.startswith('N')} return pan_out ``` 在实际应用案例方面，两者都被广泛应用于各种计算机视觉任务中，特别是那些涉及多尺度对象分析的工作负载。例如： - **图像分割**：无论是实例级还是语义级别的分割任务都可以受益于这些强大的特征提取框架。 - **目标检测**：特别是在处理跨越多个尺寸范围的对象时表现出色。 - **视频理解**：当涉及到时间序列数据时，这类方法同样适用并能提供良好的表现。
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