【论文阅读笔记】Feature Pyramid Networks for Object Detection

最新推荐文章于 2025-05-07 11:26:41 发布

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最新推荐文章于 2025-05-07 11:26:41 发布 · 942 阅读

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本文详细介绍了Feature Pyramid Networks (FPN)的原理和在目标检测中的应用，包括其自下而上、自上而下及横向连接的网络结构，以及在Faster R-CNN中的改进，探讨了FPN如何有效提高多尺度目标检测的性能，特别是对小目标检测的提升。

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论文名称：《Feature Pyramid Networks for Object Detection》
论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144
参考代码(非官方)：https://github.com/jwyang/fpn.pytorch（Pytorch实现）

多尺度目标检测是计算机视觉领域的一个基础且具挑战性的课题，尤其是在目标检测方面。下图是目前常用的四种多尺度处理方法。

依次介绍一下这四张图的多尺度处理方法。

特征金字塔
特征金字塔是在图像金字塔基础上构建构建形成的，这种方法早期使用在人工提取的特征上。随着深度学习的流行，深度卷积特征成为主流。特征金字塔结构的优势是可以产生多尺度的特征，其中每一层都是语义信息加强的，包括高分辨率的低层。但这样的方法需要很高的时间及计算量消耗，难以在实际中应用。
特征最上层进行预测
由于CNN在计算的时候本身就存在多级特征图，不同层的特征图尺度也不同，天然形成了金字塔结构，其中最上层的特