多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks)。 原來多數的object detection算法都是只采用頂層特征做預測,但我們知道低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。另外雖然也有 ...
導言: 本文介紹了一個在空間和尺度上全活躍特征交互 fully active feature interaction across both space and scales 的特征金字塔transformer模型,簡稱FPT。該模型將transformer和Feature Pyramid結合,可用於像素級的任務,在論文中作者進行了目標檢測和實力分割,都取得了比較好的效果。為了講解清楚,若有tr ...
2020-12-30 23:28 0 592 推薦指數:
多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks)。 原來多數的object detection算法都是只采用頂層特征做預測,但我們知道低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。另外雖然也有 ...
Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔網絡用於目標檢測 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 論文背景: 特征金字塔是用於檢測不同尺寸物體的識別系統的基本組成部分。但是最近 ...
Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection ECCV2018 總結: 文章借鑒了SPP的思想並通過MSCA(multi-scale context aggregation)模塊進行特征融合從而提出PFPNet ...
FPN(feature pyramid networks)算法講解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72890275 這篇論文 ...
FPN-Feature Pyramid Networks for Object Detection 標簽(空格分隔): 深度學習 目標檢測 這次學習的論文是FPN,是關於解決多尺度問題的一篇論文。記錄下論文筆記,歡迎交流。轉載請注明網址:http://www.cnblogs.com ...
論文閱讀: Feature Pyramid Networks for Object Detection Feature Pyramid 是提取圖像特征領域的很重要的概念。在深度學習領域沒有被提及是因為目前深度學習仍然受到計算量的限制。 本論文根據不同的feature maps給出 ...
特征金字塔是用於檢測不同尺度的對象的識別系統中的基本組件。但是最近的深度學習對象檢測器已經避免了金字塔表示,部分原因是它們是計算密集型和內存密集型的。在本文中,我們利用深層卷積網絡固有的多尺度金字 ...
小目標檢測很難,為什么難.想象一下,兩幅圖片,尺寸一樣,都是拍的紅綠燈,但是一副圖是離得很近的拍的,一幅圖是離得很遠的拍的,紅綠燈在圖片里只占了很小的一個角落,即便是對人眼而言,后者圖片中的紅綠燈也更難識別. 說回到cnn,不斷地卷積以后,feature map的尺寸變小.這時候feature ...