FPN：目标检测常用的特征提取方法

最新推荐文章于 2024-08-21 21:16:00 发布
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FPN（Feature Pyramid Network）是目标检测中常用的方法，通过结合底层的高分辨率特征和高层的高语义信息，形成特征金字塔。算法包括自底向上的前向过程、自顶向下的上采样路径以及横向连接，用于融合不同层级的特征，实现多尺度目标的高效检测。该方法降低了对硬件的要求，提高了检测速度。

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FPN：目标检测常用的特征提取方法

常规的特征提取方法

  1. 多维度的目标检测一直以来都是通过对输入图像进行不同程度的缩小或扩大来对图像做特征组合，即图像金字塔的方式，例如人脸检测MTCNN网络就是图像金字塔方式输入，这种方法能有效表达出图像上的各种维度特征，对最终检测效果提升很明显，但是对硬件及内存要求较高，同时比较耗时。

  2. 只用单一维度的图像作为网络输入，在经过多次CNN网络模型提取特征，这种方式因为只考虑一种维度信息，在目标检测中，对小目标检测效果不好，Faster r-cnn网络使用。

  3. 虽然只用单一维度的图像作为网络输入，但是在卷积网络的多个feature map上进行目标检测或分类，因为网络层数递增，各层特征会考虑到图像上的不同维度目标，SSD检测网络中使用。

  4. FPN架构方式，顶层特征通过上采样和低层特征做融合，然后每层都独立预测（从网络不同层抽取不同尺度的特征和上采样后做预测）

    下图a，b，c，d各种方式依次对应1,2,3,4
    在这里插入图片描述

算法内容

在这里插入图片描述

算法大致结构如上图：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*1的卷积核的主要作用是减少卷积核的个数，也就是减少了feature map的个数，并不改变feature map的尺寸大小。

  • 自下

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【论文解读】FPN 用于目标检测的特征金字塔网络
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FPN，全名是Feature Pyramid Networks，中文称为特征金字塔网络；它是目前用于目标检测、语义分割、行为识别等方面比较重要的一个部分，对于提高模型性能具有较好的表现。FPN的预测是在不同特征层独立进行的，即：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。作者认为足够低层高分辨的特征对于检测小物体是很有帮助的。
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