FPN

最新推荐文章于 2024-12-19 23:29:14 发布
转载 最新推荐文章于 2024-12-19 23:29:14 发布 · 88 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/leebxo/p/10465018.html

目标检测Neck：FPN（Feature Pyramid Network）与PAN（附torch代码）
猛码Memmat
09-19 2170
neck
FPN+PAN结构,SPP结构
highoooo的博客
09-03 1万+
FPN 高维度向低维度传递语义信息（大目标更明确） PAN 低维度向高维度再传递一次语义信息（小目标也更明确）
FPN+PAN结构学习
热门推荐
爱CV
12-20 4万+
yolo4的neck结构采用该模式，我们将Neck部分用立体图画出来，更直观的看下两部分之间是如何通过FPN结构融合的。 如图所示，FPN是自顶向下的，将高层特征通过上采样和低层特征做融合得到进行预测的特征图。Neck部分的立体图像，看下两部分是如何通过FPN+PAN结构进行融合的。 和Yolov3的FPN层不同，Yolov4在FPN层的后面还添加了一个自底向上的特征金字塔。这样结合操作，FPN层自顶向下传达强语义特征，而特征金字塔则自底向上传达强定位特征，两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行参数
FPN、PAN在计算机视觉（CV）领域的意思
沉醉于风中的博客
11-06 4766
FPN：Feature Pyramid Network的首字母缩写，即特征金字塔网络的意思； PAN：Pixel Aggregation Network的首字母缩写，即像素聚合网络的意思；
FPN的代码理解（可视化）
03-13
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42899627/article/details/111893453?spm=1001.2014.3001.5502
FasterRCNN-pytorch:FasterRCNN在VGG，ResNet和FPN基础中实现
05-13
FasterRCNN在VGG，ResNet和FPN基础中实现。 参考： rbg的FasterRCNN代码： : 模型表现 在VOC2017上进行培训在VOC2017上进行测试 骨干 地图 VGG16 0.7061 ResNet101 0.754 训练模型 1.运行前，您需要： 光盘....
FPN_pytorch:用pytorch实现FPN
05-12
FPN_pytorch 用pytorch实现FPN 参考：
FPN-master_目标检测_FPN_
10-02
FPN（Feature Pyramid Network）作为一种高效的目标检测框架，对于解决这一问题有着重大贡献。FPN的设计思路主要是为了解决在不同尺度上检测物体的挑战，尤其在处理小目标时效果显著。 FPN的全称是特征金字塔网络，...
FPN_FPN_
09-29
**FPN：特征金字塔网络详解** 特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）是由林宇航等人在2017年提出的一种深度学习框架，主要用于解决目标检测中的尺度问题。在传统的卷积神经网络（CNN）中，高层特征图具有...
深度学习之FPN+PAN
weixin_43998635的博客
12-02 6811
FPN+PAN
【深度学习之三】FPN与PAN网络详解
最新发布
qq_45636998的博客
12-19 4630
对比FPN与PAN，详细解释两个网络架构
深度学习之FPN和PAN
UHL1107的博客
04-29 1万+
注：借鉴整理，仅供自学，侵删 FPN是自顶向下，将高层的强语义特征传递下来，对整个金字塔进行增强，不过只增强了语义信息，对定位信息没有传递。PAN就是针对这一点，在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔，对FPN补充，将低层的强定位特征传递上去，又被称之为“双塔战术”。 FPN（feature pyramid networks）算法讲解 PANet简单笔记 ...
FPN详述
周先森爱吃素的博客
03-14 3254
详细讲解特征金字塔（FPN）这个网络的结构。
FPN和PAN的内容及区别（修改版1.2）
G_Shengn的博客
05-08 2万+
FPN和PAN都是用于解决在目标检测中特征金字塔网络(FPN)在多尺度检测任务上的不足的方法。下面分别详细介绍一下它们的原理和区别。
【实例分割】6、PAN | 反向 FPN! 自下向上的特征融合
呆呆的猫的博客
09-20 1835
FPN 中，根据 proposal 大小的不同，会被分配到不同分辨率的特征上去，这就导致小 proposal 被分配到低层去预测，大 proposal 被分配到高层去预测，但这并非最优的，假设两个 proposal 相差 10-pixel，就可以能被分配到不同吃的的特征图上去，但这两个目标可能非常相近。高层的特征包含全局特征，低层的特征包含细节定位特征，所以 FPN 中的自顶向下的信息传输方式能够给低层特征引入全局信息，利于分类能力的提升。PANet 具体是怎么强化自己的特征传输的？
FPN（feature pyramid networks)
weixin_44301580的博客
08-19 740
不同特征层特点： 低层特征：语义信息较少，目标位置明确 高层特征：语义信息丰富，目标位置粗略 FPN特点： 预测在不同的特征层独立进行，顶层特征上采样和低层特征做融合。 算法大致结构如下图所示：一个自底向上的线路，一个自顶向下的线路，横向连接（lateral connection） 横向连接： 图中放大的区域，这里1*1的卷积核的主要作用是减少卷积核的个数，即减少feature map的个数...
FPN(Feature Pyramid Networks) 网络
生命在于折腾！
04-03 2145
FPN 网络 1. 前言 通常在神经网络中，浅层特征图（feature maps）的感受野比较小，包含语义信息比较少，但是其空间位置信息准确，而深层网络，感受野大，语义信息强，但是由于 pooling 等造成了像素位置信息丢失等，所以空间位置信息比较粗糙。但是对于检测任务，往往既需要语义信息（分类），也需要位置信息（bbox），此外由于深层特征图往往被压缩到比较小的size，也会影响小目标的检测，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值