摘要作者提出一种新的特征金字塔，用于改进特征提取。开头依旧是常规的对现有的FPN结构进行缺点说教，从而引出作者的CE-FPN结构。而这里面着重提到一个概念Sub-piexl亚像素卷积，这个概念我也是第一次接触，所以直接转载别人的链接，如果不理解的可以点击链接查看一下。总得来说，受亚像素卷积的启发，作者提出了一种"亚像素跳跃"（ a sub-pixel skip fusion）融合方法来实现信道增强
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2021-03-27 10:55:50
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既解决多尺度，又解决小物体 1.实现的细节：rpn阶段用了5个stage，fast阶段只用了4个stage，也就是p6这个stage只用来提取anchor，不参与分类和定位。github上这个代码，反卷积升维前还使用了1*1卷积，原论文中并没有提到这个。每个p阶段生成rpn的时候要跟faster一样，先3*3然后两个1*1分别做分类和定位。每个p阶段提取anchor的时候使用的相同的ratio，是
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2018-09-05 11:18:00
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FPN网络结构总结作者提出的FPN（Feature Pyramid Network）同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息，通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的。1.FPN具体是怎么操作的。作者的算法大致结构如下Fig3：一个自底向上的线路，一个自顶向下的线路，横向连接（lateral connection）。图中放大的区域就是横向连接，这里1
论文概述：
作者提出的多尺度的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
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2021-08-26 13:56:39
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通常，利用网络对物体进行检测时，浅层网络分辨率高，学到的是图片的细节特征，深层网络，分辨率低，学到的更多的是语义特征。1)、通常的CNN使用如下图中显示的网络，使用最后一层特征图进行预测例如VGG16，feat_stride=16,表示若原图大小是1000*600，经过网络后最深一层的特征图大小是60*40，可理解为特征图上一像素点映射原图中一个16*16的区域；那这个是不是就表示，如果原图中有一
原创
2018-07-17 18:55:11
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月池宁可不写随笔，也不写糊弄人的随笔
解决的问题： 由于梯度消失，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至迅速下降。核心思想： 引入一个恒等快捷键（也称之为跳跃连接线），直接跳过一个或者多个层。如图一 图一 当有这条跳跃连接线时，网络层
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2023-05-26 03:22:07
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最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间，但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章，引出一个区域生成网络（RPN）和检测网络共享全图的卷积特征，因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测目标边界和目标分数的全卷积网络。通过端到端的训练RPN来生成高质量的区域建议来提供给Fast R-CN
图1(a)表示使用图像金字塔来构造特征金字塔，每一张图像都会独立地计算出它的特征。速度慢，消耗大量显存。 (b)表示利用单一尺度的特征图做目标检测，典型的是SPP-Net、Fast R-CNN和Faster R-CNN等，这些网络将原图通过卷积神经网络生不同层次的特征图，但是检测系统基于最后一层特征图。 ©是利用了原图经过卷积神经网络在不同层次生成的特征图进行预测，而不仅限于最后一层。SSD 检
CE-FPN: Enhancing Channel Information for Object Detection论文：https://arxiv.org/abs/2103.10643本文提出了一种新的通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)，实验表明，CE-FPN在MS COCO基准上与最先进的FPN-based的检测器相比有所提升。1 简介特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144所要解决的问题针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、内存和时间开销都非常大，导致在工程中应用是及其困难...
原创
2021-06-05 16:42:12
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YOLOF前传：特征金字塔（FPN）
前言这几天在读CVPR2021的中稿论文YOLOF（You Only Look One-level Feature），文章回顾了单阶段的特征金字塔网络(FPN)，指出FPN的成功的原因在于它对目标检测中优化问题的分而治之的解决策略，而不是多尺度特征融合。之前虽然经常看到特征金字塔相关结构，却也没有深入研究过，今天借着YOLOF把FPN的网络结构特征简要总结一
本文对源码的每个文件进行详细的解读！configs：下面是一些模型配置的超参数，这里有vgg，inception等。data： 使用来做数据的工厂文件，这里的文件与数据生成有关。help_utils：有两个文件，help_utils.py是show图片的一个重要文件。scripts： 脚本文件，在Ubuntu下直接执行的.sh文件，调用tools文件进行train,test,eval,infere
# FPN网络及其PyTorch实现
在深度学习的图像处理领域，特征金字塔网络（FPN, Feature Pyramid Network）是一种非常有效的结构。FPN通过利用不同分辨率特征来增强目标检测和语义分割的能力。本文将介绍FPN的基本原理，并展示如何在PyTorch中实现一个简单的FPN网络。
## 什么是FPN？
FPN是一种由Kaiming He等人在2017年提出的网络架构。它
目录一、model配置文件->rpn_head二、rpn_head详解1、anchor_generator->AnchorGenerator2、bbox_coder->DeltaXYWHBBoxCoder3、oss_cls->CrossEntropyLoss4、loss_bbox->L1Loss 一、model配置文件->rpn_headmodel = dic
这位大神的讲解非常细。然后发现CS231n 2016中lecture8就有对于从RCNN Fast RCNN到Faster RCNN的详细讲解。一、R-CNN下面给出训练R-CNN的过程。step1&step2：准备用于fine-tune CNN的region proposal和对pretrained CNN进行fine-tune 首先使用selective search算法，
vim /etc/selinux/config enforcingreboot desk serverfirewall-cmd --permanent --direc
原创
2022-11-21 10:31:59
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一，什么是epel如果既想获得 RHEL 的高质量、高性能、高可靠性，又需要方便易
原创
2021-12-30 17:20:49
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Faster RCNN 基本结构一文读懂Faster RCNN： https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 Faster R-CNN基本结构如下图所示 可以分为以下四部分：CNN layer 。卷积层，该层主要作用是提取出图像的特征，一般选用VGG16或resnet。Region Proposal Network。 RPN网络主要用于生成候选区域（region p
1 FPN噪声介绍 FPN噪声(Fixed Pattern Noise)简称固定模式噪声，根据FPN噪声形成机制，分为行FPN和列FPN。 行FPN： 在基于模拟域累加实现的TDI-CMOS图像传感器中。由于模拟累加器电路中存在寄 生电阻和电容，电路失配会导致输出图像在TDI(时间延迟积分)扫描方向 ...
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2021-05-18 22:34:33
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目录计算量的要求是在于芯片的floaps（指的是gpu的运算能力）参数量对应显存大小选型常见的英伟达显卡的FLOPS和显存规格pytorch中的floaps与显存计算方法 计算量的要求是在于芯片的floaps（指的是gpu的运算能力）确定神经网络推理需要的运算能力需要考虑以下几个因素：网络结构：神经网络结构的复杂度直接影响运算能力的需求。一般来说，深度网络和卷积网络需要更多的计算能力。输入数据大
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2023-09-20 16:43:11
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