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transformer不懂的读者,关于transformer可以在公众号中看另一篇文<Transforme…

https://vitalab.github.io/deep-learning/2017/04/04/feature-pyramid-network.html Feature Pyramid Networks for Object Detection Reviewed on Apr 4, 2017 by Frédéric Branchaud-Charron • https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf Reference : T. Lin, P. Dollár,…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并…

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度…

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.另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特征做预测,而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的. 下图FIg1展示了4种利用特征的形式: (a)图像金字塔,即将图像做成不同的scal…

目录 0. 前言 1. 博客一 2.. 博客二 0. 前言   这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题, 感觉挺有创新性的, 如果需要与其他网络进行拼接,还是需要再回到原文看一下细节.这里转了两篇比较好的博客作为备忘. 1. 博客一 这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享. 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.031…

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.但是最近的深度学习目标检测方法避免了使用金字塔表示,部分原因在于它是计算和内存密集型的.Fast R-CNN和Faster R-CNN主张使用单一尺度计算特征,因为它提供了精确度与速度之间良好的折中,然而多尺度检测仍然表现更好…

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(Parallel Feature Pyramid Network)算法来提升目标检测的效果. 1.使用spp模块通过扩大网络宽度而不是增加深度来生成金字塔形特征图 2.提出msca模块,有效地结合了大不相同规模的上下文信息 3…

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 map所代表的语义信息已经很丰富了,如果绘图绘制出来,可能会看见代表的是某种形状,颜色,或更高级的更抽象的概念了.但是由于feature map尺寸减小,所以检测小目标困难. 我们可以用同一图片,不同尺寸…

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.另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特征做预测,而FPN不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的. 图 a 图像金字塔.将图像做成不同的scale,然后不同scale的图像生成对应的不同scale的特征.这种方法的缺点在于增加了时间成本.有些算法会在测试时候采用图像金字塔. 图 b 仅采用网络…