FPN：PAN、NAS-FPN、FC FPN、Simple-PAN、BiFPN
FPN 方框里表示top down里每層有兩個卷積操作 PAN：添加一個 bottom up線 NAS-FPN：基於搜索結構的FPN Fully-conencted FPN：全連接的FPN Simple-PAN ...
原文：目標檢測之FPN、AugFPN、NAS-FPN
針對小目標的檢測有提升的文章。 未完待續 Feature Pyramid Networks for Object Detection FPN是一種多尺度的目標檢測算法。大多數目標檢測算法都是采用頂層特征來做預測的，但是我們知道：低層的特征語義信息較少，但是位置信息豐富 高層的特征語義信息豐富，位置信息粗略。雖然也有些多尺度特征融合的方法，但是一般采用融合后的特征做預測，但是FPN是在不同特征層獨 ...
2020-02-23 18:34 0 1227 推薦指數：
相關推薦
目標檢測之faster-RCNN和FPN
今年（2017年第一季度），何凱明大神出了一篇文章，叫做fpn，全稱是：feature pyramid network for object Detection，為什么發這篇文章，根據 我現在了解到的是對小目標和大目標識別率都好。為什么？我們來看下面一幅圖： 此處來自：http ...
FPN詳解
作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原來多數的object detection算法都只是采用頂層特征做預測，但我們知道底層的特征語義信息比較少，但是目標位置准確；高層的特征語義信息比較豐富，但是目標位置比較粗略 ...
FPN解析
轉載1：https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79494534 轉載2：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42745788 轉載3：https://github.com/unsky/FPN/blob ...
利用FPN構建Faster R-CNN檢測
FPN就是所謂的金字塔結構的檢測器，（Feature Pyramid Network) 把FPN融合到Faster rcnn中能夠很大程度增加檢測器對全圖信息的認知， 在我的另一篇博客中對多尺度融合有較為詳細的介紹，https://www.cnblogs.com/ywheunji/p ...
YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN檢測模型對比
YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN檢測模型對比 一．YOLO（you only look once） YOLO 屬於回歸系列的目標檢測方法，與滑窗和后續區域划分的檢測方法不同，他把檢測任務當做一個regression問題來處理，使用一個神經網絡，直接從一整張圖像來預測出 ...
基於DetNet-FPN的視頻實時檢測demo(pytorch版)
最近要使用faster-rcnn，DetNet-FPN以及Light-Head三種目標檢測方案訓練自己的數據集，並做一個比較。在GitHub上搜羅了一番，發現下面三個開源項目一脈相承，正合我意。期中DetNet_pytorch和pytorch-lighthead我認為都是 ...
【深度學習】目標檢測算法總結（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）
目標檢測是很多計算機視覺任務的基礎，不論我們需要實現圖像與文字的交互還是需要識別精細類別，它都提供了可靠的信息。本文對目標檢測進行了整體回顧，第一部分從RCNN開始介紹基於候選區域的目標檢測器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分則重點討論了包括YOLO ...