目标检测——特征金字塔网络

最新推荐文章于 2025-10-22 15:25:10 发布
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#深度学习

本文探讨了目标检测中的《Feature Pyramid Networks for Object Detection》论文，由知名研究者共同撰写。特征金字塔在网络中用于多尺度目标检测，常见方法包括图像缩放、全卷积网络上的多尺度预测等，但各有弊端。该论文提出的新方法结合了不同分辨率的feature map，并通过融合高层特征来增强低层的表达能力，以实现更有效且全面的目标检测。

本次继续介绍一篇有关目标检测的论文 《Feature Pyramid Networks for Object Detection》，作者包含Piotr Dollar, Ross Girshick，何凯明等大神，阵容很好很强大。

特征金字塔在基于深度学习的多尺度目标检测中早有应用，通常有以下几种使用方式。

（1）网络是一个简单的全卷积网络，为了检测不同尺度的目标，依次将原图按比例缩放并送入网络。缺点是需要多次resize图像，繁琐耗时。

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（2） 网络是一个高深的全卷积网络，输入任意尺寸的原图，得到一个feature map，在feature map上进行多个尺度的目标位置回归。 R-CNN系列就是这种方法。缺点是容易漏掉小目标，同时搞定多个尺度难度较大。

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（3）

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YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | 渐近特征金字塔网络（AFPN）
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PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）：金字塔场景解析网络
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彬彬侠的博客
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PSPNet（金字塔场景解析网络）是一种先进的语义分割模型，通过金字塔池化模块（PPM）实现多尺度上下文信息融合，显著提升了复杂场景的解析精度。该模型由Hengshuang Zhao等人在2016年提出，采用ResNet骨干网络和PPM模块的架构，能够有效处理不同大小物体的分割问题。PSPNet在自动驾驶、遥感图像等领域有广泛应用，其创新性在于多尺度特征聚合机制，既保持了较高的准确率又具备较好的计算效率。虽然后续出现了更先进的模型，但PSPNet凭借其简单实用的特点，至今仍是语义分割领域的重要基准模型之一。
特征金字塔网络(FPN)详解
漫步者
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特征金字塔网络是是一种多尺度特征表示方法，用于解决目标检测、图像分割等任务中对不同尺寸的目标的检测问题。特征金字塔网络会有多个尺度的特征图输出，每个大尺度的特征图都包含小尺度特征图的信息，进而将小尺度特征图中的信息融合到大尺度的特征图中，这样在大尺度中也会包含只有小尺度特征图的语义信息。特征金字塔网络会有多个输出，每个输出的尺度各不相同，但是通道数相同自顶向下是只从小尺度特征图向大尺度特征图方向传递信息自底向上路径，它的意思是从大尺度特征图向小尺度方向的变化通过横向连接特征融合实现了细节和语义的融合。
FPN(Feature Pyramid Networks) 特征金字塔模型
酒酿小圆子呀～
04-21 4557
目标的多尺度一直是目标检测算法极为棘手的问题。像Fast R-CNN，YOLO这些只是利用深层网络进行检测的算法，是很难把小目标物体检测好。因为小目标物体本身的像素就比较少，随着降采样的累积，它的特征更容易被丢失。为了解决多尺度检测的问题，传统的方法是使用图像金字塔进行数据扩充。虽然图像金字塔可以一定程度解决小尺度目标检测的问题，但是它最大的问题是带来计算量的极大的增加，而且还有很多冗余的计算。
小目标检测——特征金字塔网络（FPN）
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05-09 4133
论文： Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络（FPN）1. 介绍2. 网络结构2.1 自下而上的通道2.2 自上而下的通道2.3 横向连接3. 核心思想引用 1. 介绍 （a）图像金字塔对原图对原图进行上采样和下采样得到不同尺度的图像，然后分别对不同尺度的图像做卷积得到特征图（feature map），这样做明显很耗时。 （b）只用到了最高层的特征，越高层特征图语义信息越丰富，但是分辨率会降低，这样网络会不可避免的忽略小目标，比如R-C
CV——day79 读论文：基于小目标检测的扩展特征金字塔网络
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在本文中，我们提出了一种扩展的金字塔网络来解决小目标检测的问题，它是由类似fpn的框架生成一个专门针对小目标的层。在类fpn框架中嵌入一种新的特征纹理传递模块，通过基于参考的特征级SR有效地捕获扩展金字塔级的更多区域细节。此外，我们引入交叉分辨率蒸馏机制来提高SR特征的质量，其中我们设计了前景-背景-平衡的训练损耗来缓解前景和背景的区域不平衡。在各种数据集上的最新性能表明了EFPN在小目标检测方面的优越性。
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fortune_cookie的博客
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Faster RCNN是由 R-CNN、Fast R-CNN 改进而来，是非常经典的目标检测的两阶段网络。Faster R-CNN 第一步要使用在图片分类任务 (例如，ImageNet) 上预训练好的卷积神经网络，使用该网络得到的中间层特征的输出。Conv layers 包含了 conv，pooling，relu 三种层。一个 MxN 大小的矩阵经过 Conv layers 固定变为 (M/16)x(N/16) ，这样 Conv layers 生成的 feature map 中都可以和原图对应起来。
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深度学习业内权威FPN论文，目前检测方案中最广泛使用的一种方法。
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caffe上的金字塔网络 这是用于对象检测的特征金字塔网络的非官方版本特征金字塔网络 结果 FPN(resnet50)-end2end result is implemented without OHEM and train with pascal voc 2007 + 2012 test on 2007 合并rcnn mAP@0.5 飞机 自行车 鸟 船 瓶子 公共汽车 车 猫 椅子 牛 0.788 0.8079 0.8036 0.8010 0.7293 0.6743 0.8680 0.8766 0.8967 0.6122 0.8646 餐桌 狗 马 摩托车 人 盆栽植物 羊 沙发 火车 电视 0.7330 0.8855 0.8760 0.8063 0.7999 0.5138 0.7905 0.7755 0.8637 0.7736 共享rc
特征金字塔：FPN（Feature Pyramid Networks）
xu.hyj
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1、introduction 在目标检测中，对于小目标的检测是一个难点，如果我们使用传统的多级卷积运算，可能导致像素占比少的小目标在该过程中丢失，所以如何提取高级特征还能保留小目标的信息是一个问题。 FPN即特征金字塔，来自论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》。 其基本 ...
特征金字塔网络FPN
qq_53582111的博客
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一、FPN 特征金字塔网络（FPN）是一 种旨在提高准确率和速度的特征提取器。它取代了检测器（如 Faster R-CNN）中的特征提取器，并生成更高质量的特征图金字塔 FPN 由自下而上和自上而下路径组成。其中自下而上的路径是用于特征提取的常用卷 积网络。空间分辨率自下而上地下降。当检测到更高层的结构，每层的语义值增加 2、ResNet FPN FPN 结合 RPN FPN 不单纯是目标检测器，还是一个目标检测器和协同工作的特征检测器。分别传递 到各个特征图.
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qq_1532145264的博客
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1. 论文简介 论文名：Feature Pyramid Networks for Object Detection 论文地址：FPN 论文作者：Tsung-Yi Lin, Piotr Dollar, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, and Serge Belongie 论文时间：2016年CVPR 说明：FPN可以实现端到端训练；使得模型精度更高；且不增加推理时间。使用了FPN结构的Faster R-CNN在COCO数据集上，mAP提升.
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渐进式特征金字塔网络AFPN的简要介绍
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