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 ...
导言: 本文介绍了一个在空间和尺度上全活跃特征交互 fully active feature interaction across both space and scales 的特征金字塔transformer模型,简称FPT。该模型将transformer和Feature Pyramid结合,可用于像素级的任务,在论文中作者进行了目标检测和实力分割,都取得了比较好的效果。为了讲解清楚,若有tr ...
2020-12-30 23:28 0 592 推荐指数:
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 ...
Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络用于目标检测 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 论文背景: 特征金字塔是用于检测不同尺寸物体的识别系统的基本组成部分。但是最近 ...
Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection ECCV2018 总结: 文章借鉴了SPP的思想并通过MSCA(multi-scale context aggregation)模块进行特征融合从而提出PFPNet ...
FPN(feature pyramid networks)算法讲解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72890275 这篇论文 ...
FPN-Feature Pyramid Networks for Object Detection 标签(空格分隔): 深度学习 目标检测 这次学习的论文是FPN,是关于解决多尺度问题的一篇论文。记录下论文笔记,欢迎交流。转载请注明网址:http://www.cnblogs.com ...
论文阅读: Feature Pyramid Networks for Object Detection Feature Pyramid 是提取图像特征领域的很重要的概念。在深度学习领域没有被提及是因为目前深度学习仍然受到计算量的限制。 本论文根据不同的feature maps给出 ...
特征金字塔是用于检测不同尺度的对象的识别系统中的基本组件。但是最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算密集型和内存密集型的。在本文中,我们利用深层卷积网络固有的多尺度金字 ...
小目标检测很难,为什么难.想象一下,两幅图片,尺寸一样,都是拍的红绿灯,但是一副图是离得很近的拍的,一幅图是离得很远的拍的,红绿灯在图片里只占了很小的一个角落,即便是对人眼而言,后者图片中的红绿灯也更难识别. 说回到cnn,不断地卷积以后,feature map的尺寸变小.这时候feature ...