常見特征金字塔網絡FPN及變體
好久沒有寫文章了（對不起我在划水），最近在看北京的租房（真真貴呀）。 預告一下，最近無事，根據個人多年的證券操作策略和自己的淺顯的AI時間序列的算法知識，還有自己Javascript的現學現賣，在微信小程序上弄了個簡單的輔助系統。我先試試效果如何，不錯的話將來弄個文章給大家介紹 ...
原文：AI大視覺（六) | 特征金字塔（FPN）如何進行特征融合？
本文來自公眾號 AI大道理 在深度學習的很多工作中 例如目標檢測 圖像分割 ，融合不同尺度的特征是提高性能的一個重要手段。 低層特征分辨率更高，包含更多位置 細節信息，但是由於經過的卷積更少，其語義性更低，噪聲更多。 高層特征具有更強的語義信息，但是分辨率很低，對細節的感知能力較差。 如何將兩者高效融合，取其長處，棄之糟泊，是改善分割模型的關鍵。 圖像金字塔 Featurized image py ...
2021-06-11 11:22 0 1795 推薦指數：
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多尺度檢測（特征金字塔）（空間金字塔池化）（融合多層信息）的好處
多尺度檢測（不同的idea） （特征金字塔）（空間金字塔池化）（帶洞空間金字塔池化）（融合深淺層特征） 檢測和分割中的例子 分割： sppnet中的spp空間金字塔池化結構；(spatial pyramid pooling) pspnet中的pyramid pooling ...
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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塔層次結構來構造具有邊際額外損失的特征金字塔。開發了一種具有橫向連接的自上而下的架構，用於在所 ...