FPN

于 2019-03-11 14:18:46 发布
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1）高层特征进行2倍上采样：最近邻上采样法

2)最后用3*3卷积核处理融合了的图像，为了消除上采样的混叠效应

FPN + DSSD 阅读笔记
qq_40525008的博客
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/26743074FPN论文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdfDSSD链接：https://arxiv.org/pdf/1701.06659.pdf最近比较流行的网络结构是Hourglass形状，将高层特征与低层特征相互融合，利用融合后的特征进行分类和定位。这篇文章主要分析FPN和DSSD的方法。一...
FPN网络介绍
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03-13
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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，...
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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...
RefineDet论文
02-15
For object detection, the two-stage approach (e.g., Faster R-CNN) has been achieving the highest accuracy, whereas the one-stage approach (e.g., SSD) has the advantage of high efficiency. To inherit the merits of both while overcoming their disadvantages, in this paper, we propose a novel single-shot based detector, called RefineDet, that achieves better accuracy than two-stage methods and maintains comparable efficiency of one-stage methods. RefineDet consists of two inter-connected modules, namely, the anchor refinement module and the object detection module. Specifically, the former aims to (1) filter out negative anchors to reduce search space for the classifier, and (2) coarsely adjust the locations and sizes of anchors to provide better initialization for the subsequent regressor. The latter module takes the refined anchors as the input from the former to further improve the regression and predict multi-class label. Meanwhile, we design a transfer connection block to transfer the features in the anchor refinement module to predict locations, sizes and class labels of objects in the object detection module. The multitask loss function enables us to train the whole network in an end-to-end way. Extensive experiments on PASCAL VOC 2007, PASCAL VOC 2012, and MS COCO demonstrate that RefineDet achieves state-of-the-art detection accuracy with high efficiency
Fast RCNN和Faster RCNN
01-22
Fast RCNN和Faster RCNN代码
FPN环境配置
ytusdc的博客
12-04 709
github源码地址：https://github.com/unsky/FPN 作者写的不是很详细： 1、 #进入FPN目录下caffe-fpn cd caffe-fpn mkdir build cd build cmake .. make -j16 all cd /FPN/lib #此处进入的应该是FPN目录下的lib make 2、数据集和Makefile.config根...
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7.Linux下FPN的编译运行 这篇文章的代码，作者上传之后修改了，导致不能运行，贴出源码：https://github.com/unsky/FPN-caffe 好在我之前就下载了，测试训练都没问题，下面贴出我自己的源码，已上传到git上： https://github.com/zhang1992wen1023/FPN_original 按照步骤，一步一步来就行，跟faster rcnn
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Test_net.pyif __name__ == '__main__':    args = parse_args()    print('Called with args:')    print(args)    if args.cfg_file is not None:        cfg_from_file(args.cfg_file)    if args.set_cfgs is no...
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