深度学习笔记（十六）Faster RCNN + FPN (PyTorch)
之前虽然也了解一丢丢的 Faster RCNN，但却一直没用过，因此一直都是一知半解状态。这里结合书中描述和 PyTorch 官方代码来好好瞅瞅。 论文: Faster R-CNN: To ...
原文：FPN 学习笔记
通常，利用网络对物体进行检测时，浅层网络分辨率高，学到的是图片的细节特征，深层网络，分辨率低，学到的更多的是语义特征。 通常的CNN使用如下图中显示的网络，使用最后一层特征图进行预测 例如VGG ，feat stride ,表示若原图大小是 ，经过网络后最深一层的特征图大小是 ，可理解为特征图上一像素点映射原图中一个 的区域 那这个是不是就表示，如果原图中有一个小于 大小的小物体，是不是就会被忽略 ...
2018-03-09 17:26 7 7045 推荐指数：
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FPN网络图解 原图片以及PPT源文件下载链接（欢迎关注我的知乎！）： 链接：https://pan.baidu.com/s/10y78HagInyCuCA-aMeNJpg 提取码：iccm 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 基本信息 论文 ...
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作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多数的object detection算法都只是采用顶层特征做预测，但我们知道底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 ...
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多尺度的object detection算法：FPN(feature pyramid networks)。 原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道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 ...
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