FPN自底向上的通路增强

本文介绍了FPN(Feature Pyramid Networks)的增强方法,包括自底向上的路径增强,使得低层信息更容易传播,以及自适应特征池化,允许每个提案从所有级别获取信息进行预测,提升性能。该框架独立于CNN结构,适用于多种场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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Our framework is illustrated in Figure 1. Path augmentation and aggregation are conducted for improving performance. A bottom-up path is augmented to make low-layer information easier to propagate. We design adaptive feature pooling to allow each proposal to access information from all levels for prediction.

A complementary path is added to the mask-prediction branch. This new structure leads to decent performance. Similar to FPN, the improvement is independent of the CNN structures, such as those of [57, 32, 23].

自底向上的通路增强

Augmented Bottom-up Structure Our framework first accomplishes bottom-up path augmentation. We follow

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