FPN(feature pyramid networks for object detection) 学习

最新推荐文章于 2024-08-22 11:21:17 发布

DevinDujun

最新推荐文章于 2024-08-22 11:21:17 发布

阅读量765

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习-计算机视觉文章标签： fpn object detection

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wait_ButterFly/article/details/82765138

深度学习-计算机视觉专栏收录该内容

21 篇文章

订阅专栏

介绍了FPN（Feature Pyramid Network）在目标检测领域的贡献，包括其如何通过结合多层特征来提高检测精度，特别是在小目标检测方面的能力。文章详细阐述了FPN的主要结构、应用场景及其实现步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

FPN 是清华大学学生linyi在FAIR时发表的，是目标检测领域值得一看的论文，这次学习做个记录。

背景

作者以这张图讲述了以往对feature map的处理：

（a）图像金字塔，即将图像做成不同的scale，然后不同scale的图像生成对应的不同scale的特征。这种方法的缺点在于增加了时间成本。有些算法会在测试时候采用图像金字塔。
（b）像SPP net，Fast RCNN，Faster RCNN是采用这种方式，即仅采用网络最后一层的特征。
（c）像SSD（Single Shot Detector）采用这种多尺度特征融合的方式，没有上采样过程，即从网络不同层抽取不同尺度的特征做预测，这种方式不会增加额外的计算量。作者认为SSD算法中没有用到足够低层的特征（在SSD中，最低层的特征是VGG网络的conv4_3），而在作者看来足够低层的特征对于检测小物体是很有帮助的。
（d）本文作者是采用这种方式，顶层特征通过上采样和低层特征做融合，而且每层都是独立预测的。

低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。

主要结构

bottom-up pathway:网络的前向过程，feature map的大小在经过某些层后会改变，而在经过其他一些层的时候不会改变，作者将不改变feature map大小的层归为一个stage，因此每次抽取的特征都是每个stage的最后一个层输出，这样就能构成特征金字塔。

top-down pathway and lateral connections:upsampling

而横向连接则是将上采样的结果和自底向上生成的相同大小的feature map进行融合（merge）。在融合之后还会再采用3*3的卷积核对每个融合结果进行卷积，目的是消除上采样的混叠效应（aliasing effect）。并假设生成的feature map结果是P2，P3，P4，P5，和原来自底向上的卷积结果C2，C3，C4，C5一一对应。

应用

将FPN放在RPN网络中用于生成proposal，原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的feature map作为输入，简单讲就是只用这一个尺度的feature map。但是现在要将FPN嵌在RPN网络中，生成不同尺度特征并融合作为RPN网络的输入。在每一个scale层，都定义了不同大小的anchor，对于P2，P3，P4，P5，P6这些层，定义anchor的大小为32^2,64^2,128^2,256^2，512^2，另外每个scale层都有3个长宽对比度：1:2，1:1，2:1。所以整个特征金字塔有15种anchor。

正负样本的界定和Faster RCNN差不多：如果某个anchor和一个给定的ground truth有最高的IOU或者和任意一个Ground truth的IOU都大于0.7，则是正样本。如果一个anchor和任意一个ground truth的IOU都小于0.3，则为负样本。