Restnet + FPN + RPN 的结构图

最新推荐文章于 2023-09-27 15:00:43 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 目标检测
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经过几天的学习maskrcnn-benchmark框架的代码，先总结个框架图吧，其他如果有需要的，可以告诉我，我再总结一下（）。

图片

根据代码画出来的，错的地方请指教！

目标检测中的FPN+RPN
最新发布
奇华资料的博客
11-18 206
在聊Feature Pyramid Networks(FPN)和Region Proposal Networks(RPN)之间先熟悉一下Faster R-CNN的背景。与算法如yolo系列相比，Faster RCNN做为典型的算法最大的区别就在于其先通过RPN找到proposal，在对proposa分类，经历了两个网络。
Feature Pyramid Networks for Object Detection 总结
生如蚁，美如神
11-21 1万+
最近在阅读FPN for object detection,看了网上的很多资料，有些认识是有问题的，当然有些很有价值。下面我自己总结了一下，以供参考。 1. FPN解决了什么问题？答： 在以往的faster rcnn进行目标检测时，无论是rpn还是fast rcnn，roi 都作用在最后一层，这在大目标的检测没有问题，但是对于小目标的检测就有些问题。因为对于小目标来说，当进行卷积池化到最后一层，实际
RetinaNet（基于resnet50和fpn）的tensorboard网络架构图
qq_24263553的博客
07-01 1824
采用网络的backbone部分，为了能运行tensorboard，所以必须要是完整的网络，所以结尾采用提取有效特征层P7（tensor类型），进行Flatten拉平，然后接了一层全连接，使用虚拟数据进行空跑，才能进入tensorboard。 Keras和TF是可以互通，使用tf.keras更加方便，中间可以嵌套tf，使用with tf.name_scope(‘stage5’): 可以将网络部分隐藏在name_scope下，更方便对主体网络进行观察 ...
resnet50、FPN、Panet结构及代码
TYtangyan的博客
06-06 9401
起初faster-r-cnn，只采用最后一层特作为rpn以及head部分的特征图，后来不断改进，有了FPN， 一般来再后来有了Panet，网络的层数越深它的语义信息越丰富。但是随着网络层数的加深，检测所需的位置信息就会越差，CNN分类网络只需要知道一张图像的种类即可所以很多时候网络越深效果越好，但是不是分类效果越好的网越适合检测。FPN如下图所示，它用了不同大小的特征图进行预测，图中：下方的特征图较大，对应的感受野较小可以用来检测小目标，上部分的特征图尺寸较小，但是感受野较大适合检测大目标。 ...
fasterRCNN-resnet50
01-11
在训练过程中，ResNet-50首先对输入图像进行预处理，提取高级特征，然后RPN会在这些特征图上生成候选框。这些候选框经过进一步的非极大值抑制（NMS）和分类，最终得到检测结果。 在`Resnet50`这个文件中，可能包含...
阅读“细粒度图像识别关键技术研究”
weixin_46908370的博客
01-11 1326
细粒度识别的对象是区分同一类别下的不同子类别物体；细粒度图像识别的物体具有相似的形状和纹理，物体间的差异非常细微 1. 研究现状背景概括 细粒度识别中所采用的目标定位可以分为两类:一类是关键点定位，一类是区分性区域定位。 1.1. 关键点定位 关键点定位是在图像中寻找并定位预定义物体关键点，主要应用于人脸关键点检测、人体姿态估计和骨骼关键点定位。原理也就是求解图像I到关键点L的映射φ（就是求这俩个集合之间的函数关系）。在之前的研究中主要提出了基于回归的方法、基于热力图的方法和基于图网络的方法。...
FPN 结构
计算机视觉
01-27 243
1 输入训练集 imgae/mask 2 训练 data 3 得到模型 src 4 测试 eval 1 data ->训练集DUTS-TRAIN->image/mask-> xx.jpg/xx.png 2 eval 测试结果 3 res 模型 4 src -> dataset.py 读数据 net.py网络 test.py测试 train.py ...
FPN结构详解
STATEABC的博客
04-03 6480
Feature Pyramid Networks FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅度提升了小物体检测的性能。 (a)为特征图像金字塔结构，要检测不同尺度目标时会将图片进行缩放，针对每个尺度的图片都依次通过进行预测。(速度慢) (b)为单一特征图结构，将图片通过backbone得到最终特征图，在最终特征图上进行预测。(对小目标不友好) ©为金字塔特征层次结构，将图片输入backbone，在backbone正向传播过程中得到的不同的特征
深度学习之目标检测（三）-- FPN结构详解
木卯_THU的博客
08-06 1万+
深度学习之目标检测（三）-- FPN结构详解深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔 深度学习之目标检测（三）FPN结构详解 本章学习 FPN 相关知识，学习视频源于 Bilibili。 1. FPN —— 特征金字塔 FPN 原始论文为发表于 2016 CVPR 的 Feature Pyramid Networks for Object Detection。针对目标检测任务，主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题时的不足，最终在COCOAp 提升 2.3 个点，pasc
FPN网络结构及Pytorch实现
乐亦亦乐的博客
10-31 8588
FPN总体架构如图所示，主要包含自下而上网络、自上而下网络、横向连接与卷积融合4个部分。 自下而上：C2到C5代表不同的ResNet卷积组，这些卷积组包含了多个Bottleneck结构，组内的特征图大小相同，组间大小递减。 自下而上：首先对C5进行1x1卷积降低通道数得到P5，然后依次进行上采样得到P4、P3、P2.目的是得到与C4、C3与C2长宽相同的特征，方便下次进行逐元素相加。采用2倍最近邻上采样（直接对临近元素进行复制，而非线性插值）。 横向连接：（Lateral Connect...
FPN（特征金字塔）结构笔记
Clichong
06-07 2万+
文章目录1.特征金字塔结构2.FPN结构3.FPN+RPN结构4.性能指标 论文：feature pyramid networks for object detection，论文链接 摘要：本文利用深度卷积网络固有的多尺度金字塔层次构造特征金字塔，并增加边际额外成本。开发了一个具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征映射。这种结构被称为特征金字塔网络(FPN)，在一些应用中显示出作为通用特征提取器的显著改进。在一个基本的Faster R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在没有附加条
fpn网络结构及代码
sgfsfgs的博客
02-20 1531
fpn（Feature Pyramid Networks）架构如上图所示，以resnet50作为backbone。通过四部分的卷积，得到C2-C5特征图。然后统一使用1x1卷积层来保持特征图的维度一致。从最上层开始，每层进行上采用过程，采用的方法是‘nearnest’，把上采样的结果与当前层的特征图进行拼接得到当前层的特征图。fpn示意图，要在不同特征层上进行预测，论文中采用的是上述公式。k0初始值设为4，比如当前图像的高宽为112，则计算得到的k=3，在C3特征层上进行预测。resnet结构组成。
FPN模型结构精讲
sunshineine的博客
09-27 1048
1.四种利用特征的形式 2.FPN针对的问题 3.FPN结构 4.自下而上的路径（Bottom-up pathway） 5.横向连接（lateral connections） 6.自下而上的路径（Top-down pathway） 7.总结
FPN网络结构+源码讲解
日拱一卒，功不唐捐
03-21 5952
本文从FPN的网络结构和源码两个方面对其进行了详细介绍
FPN以及其他结构FPN——Bi-FPN重点（仅供自己学习使用）
热门推荐
qq_41456654的博客
04-09 2万+
FPN FPN特征金字塔结构。 由于目标检测中对小物体检测很困难，因为卷积过程中，大物体的像素点多，小物体的像素点少，随着卷积的深入，大物体的特征容易被保留，小物体的特征越往后越容易被忽略。所以产生了FPN结构。如下图就是FPN结构图。 其对特征点进行不断的下采样后，拥有了一堆具有高语义内容的特征层，然后重新进行上采样，使得特征层的长宽重新变大，用大size的feature map去检测小目标。 当然不可以简单只上采样，因为这样上采样的结果对小目标的特征与信息也不明确了，因此我们可以将下采样中，与上采样中
yolov8中的pan+fpn结构图
04-03
在YOLOv4中，Pan+FPN（Path Aggregation Network + Feature Pyramid Network）结构是一种用于目标检测的网络结构。它的主要目的是通过多层级的特征融合来提高目标检测的准确性和召回率。 Pan结构是YOLOv4中引入的一种特征融合模块，它通过将低层级的特征与高层级的特征进行融合，实现了不同尺度特征的信息交流。Pan结构包含了两个部分：上采样模块和特征融合模块。 上采样模块使用反卷积操作将低层级的特征图上采样到与高层级特征图相同的尺寸，以便进行后续的特征融合。 特征融合模块将上采样后的低层级特征图与高层级特征图进行逐元素相加，实现了不同尺度特征的融合。这样做的好处是可以保留低层级特征图中的细节信息，并且将高层级特征图中的语义信息传递给低层级特征图。 FPN结构是一种用于目标检测的特征金字塔网络，它通过在不同层级的特征图上进行特征融合，实现了多尺度的目标检测。FPN结构包含了两个部分：自顶向下的特征传播和横向连接。 自顶向下的特征传播是指从高层级特征图向低层级特征图传递信息，以便将高层级的语义信息传递给低层级的细节信息。 横向连接是指在自顶向下的特征传播过程中，将高层级特征图与低层级特征图进行融合，以实现多尺度的特征融合。 通过Pan+FPN结构的使用，YOLOv4可以同时利用不同尺度的特征信息进行目标检测，提高了检测的准确性和召回率。
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