极简笔记 Path Aggregation Network for Instance Segmentation

最新推荐文章于 2025-10-22 01:00:00 发布

原创

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本文介绍PANet网络，其三大创新包括：Bottom-up Path Augmentation增强底层特征传播；Adaptive Feature Pooling融合多尺度特征；Fully-connected Fusion通过全连接层改善分割表现。该网络在COCO2017挑战赛中取得优异成绩。

极简笔记 Path Aggregation Network for Instance Segmentation

论文地址 https://arxiv.org/abs/1803.01534

本篇文章核心提出一个用于instance segmentation的网络PANet，如图三点改进：
framework

Bottom-up Path Augmentation

在FPN之后再加入从底层到高层的卷积操作。文章解释说，在FPN之前的骨架网络深度非常深（来个100+层），为了方便底层信息向后传递，能够在决策层面被利用，所以在FPN之后又加了bottom-up path，使得底层信息到决策层面的最短路径不用从back-bone走，从FPN的cut再走bottom-up path加起来不到十层就可以了，能够更有效地被利用。bottom-up path结构如图， N2