FPN

YOLOV5网络结构设计的思考

文章目录YOLOV5-5.0网络结构FocusBottleneckBottleneckCSPC3C3TRSPPNeck（FPN+PAN）FPNPANBiFPN（似乎yolov5用它试验过，效果不佳？）
荣华之光·2022-04-12 07:07

【目标检测--tricks】FPN和PAN

一、FPN结构FPN结构图：FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达结构，提出了一种克有效在单一图片视图下生成对其的多维度特征表达的方式。
易水潇潇666·2022-04-10 18:36

睿智的目标检测51——Tensorflow2搭建yolo3目标检测平台

睿智的目标检测51——Tensorflow2搭建yolo3目标检测平台学习前言源码下载YoloV3实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Darknet53介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取
Bubbliiiing·2022-04-10 08:40

睿智的目标检测57——Tensorflow2 搭建YoloV5目标检测平台

睿智的目标检测57——Tensorflow2搭建YoloV5目标检测平台学习前言源码下载YoloV5改进的部分（不完全）YoloV5实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN
Bubbliiiing·2022-04-10 07:57

FPN(Feature Pyramid Networks for Object Detection) 学习笔记

FeaturePyramidNetworksforObjectDetection作者:Tsung-YiLin,PiotrDollár,RossGirshick,KaimingHe,BharathHariharan,SergeBelongie最近在读最新目标检测论文的时候，FPN
zhulf0804·2022-04-09 07:34

学习笔记-FPN(Feature Pyramid Networks)

学习笔记-FPN(FeaturePyramidNetworks)FPNbottom-uppathbackbone：bottom-uppath就是backbone的feedforwardstage:定义：
臭皮匠-hfW·2022-04-09 07:59

【论文阅读笔记】FPN：Feature Pyramid Networks for Object Detection

FPN：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection（一）论文地址：（二）核心思想：（三）Introduction：（四）网络结构：4.1Bottom-uppathway
BIT可达鸭·2022-04-09 07:58

（FPN）Feature Pyramid Networks for Object Detection论文阅读笔记

文章目录（FPN）FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文阅读笔记2016Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.FeaturePyramidNetworks4
AndyLiu1997·2022-04-09 07:27

Feature Pyramid Networks for Object Detection 学习笔记

不是为了分享给大佬们看的，写的不好的地方请大佬们谅解本篇论文主要包含以下几个部分：摘要简介FPN结构介绍应用实验摘要利用固有的多规模，金字塔层的深层卷积网络，以边缘切割为代价来构造特征金字塔网络，在top-down
Cindy-W123·2022-04-09 07:52

论文阅读笔记（二十二）：Feature Pyramid Networks for Object Detection（FPN）

Featurepyramidsareabasiccomponentinrecognitionsystemsfordetectingobjectsatdifferentscales.Butrecentdeeplearningobjectdetectorshaveavoidedpyramidrepresentations,inpartbecausetheyarecomputeandmemoryinte
__Sunshine__·2022-04-09 07:21

特征金字塔：FPN（Feature Pyramid Networks）

参考：【论文笔记】FPN——特征金字塔神经网络学习小记录29——特征金字塔-FeaturePyramidNetworks（FPN）1、introduction在目标检测中，对于小目标的检测是一个难点，如果我们使用传统的多级卷积运算
我是一个对称矩阵·2022-04-09 07:15

Feature Pyramid Networks for Object Detection (FPN) 阅读笔记

FeaturePyramidNetworksforObjectDetection(FPN)阅读笔记目录—————————–FeaturePyramidNetworksforObjectDetection
wolf_king_586·2022-04-09 07:41

【FPN】Feature Pyramid Networks for Object Detection论文笔记

1、摘要Featurepyramidsareabasiccomponentinrecognitionsystemsfordetectingobjectsatdiferentscales.Butrecentdeeplearningobjectdetectorshaveavoidedpyramidrepresentations,inpartbecausetheyarecomputeandmemoryi
One__Coder·2022-04-09 07:07

FPN(Feature Pyramid Networks)学习笔记

FPN学习笔记文中体提到的4种利用特征的算法形式模型的主要部分Bottom-uppathwayTop-downpathwayandlateralconnection应用RPN+FPNFastR-CNN论文
XYuqq·2022-04-09 07:29

detectron2代码运行及数据集配置

1.1、预训练模型的推理step1：从模型Zoo中选择一个模型及其配置文件，例如：mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yamlstep2：我们提供demo.py能够运行内置标准模型的工具。
alex1801·2022-04-08 08:42

Mask R-CNN详解（图文并茂）

MaskR-CNN的创新点有：1.Backbone：ResNeXt-101+FPN2.RoIAlign替换R
liiiiiiiiiiiiike·2022-04-05 22:50

Mask R-CNN网络详解

论文名称：MaskR-CNN论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1703.06870在阅读本篇博文之前需要掌握FasterR-CNN、FPN以及FCN相关知识。
太阳花的小绿豆·2022-04-05 22:42

【第31篇】探索普通视觉Transformer Backbones用于物体检测

令人惊讶的是，我们观察到：（i）从单尺度特征图（没有常见的FPN设计）构建一个简单的特征金字塔就足够了；（ii）使用窗口注意力（没有移位）就足够了跨窗口传播块。通过将普通V
AI浩·2022-04-05 07:30

pytorch+net链接整理 2020-08-10

FasterR-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet,YOLOv3速度和准确性比较https://www.jianshu.com/p/0a6875fec23a卷积神经网络之LeNet（
Cen.c·2022-03-30 07:48

睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台

睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台学习前言源码下载YoloV5改进的部分（不完全）YoloV5实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN
Bubbliiiing·2022-03-30 07:16

PaddlePaddle 官方 Cascade R-CNN + ResNeXt 101 + FPN 配置文档 cascade_rcnn_dcn_x101_vd_64x4d_fpn_1x.yml 解析

PaddlePaddle提供了很多常见的深度学习模型，这里对CascadeR-CNN+ResNeXt101+FPN配置文档进行分析，方便大家进行调参和修改，文档名称为:cascade_rcnn_dcn_x101
wiger321·2022-03-26 06:35

FoveaBox：细节差别，另一种DenseBox+FPN的Anchor-free方案 | IEEE TIP 2020

作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值
·2022-03-24 14:53

【YOLOv3 net】网络结构及代码详解

1总体介绍yolov3主要包括两部分，一个是主干网络(backbone)部分，一个是使用特征金字塔(FPN)融合、加强特征提取并利用卷积进行预测部分yolov3网络总体框图如下：yolov3网络结构框图
寻找永不遗憾·2022-03-23 11:03

CE-FPN: Enhancing Channel Information for Object Detection

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.10643v1.pdf本文提出了一种新的通道增强特征金字塔网络（CE-FPN），具体地说，受亚像素卷积的启发，提出了一种亚像素跳跃融合方法来执行通道增强和上采样
小小小～·2022-03-23 11:29

retinaface代码讲解_Pytorch-RetinaFace 详解

1、网络模型字丑莫怪先看看上图有个大概的概念，差不多就是FPN+SSH_Module+MultiLoss。
weixin_39634443·2022-03-21 07:14

yoloV3,比V2更能获得好的小目标检测的理由,使用了上采样52,和26 yolo——SSD——yolov2——FPN、Focal loss、DSSD……——yolov3

每当听到有人问“如何入门计算机视觉”这个问题时，其实我内心是拒绝的，为什么呢？因为我们说的计算机视觉的发展史可谓很长了，它的分支很多，而且理论那是错综复杂交相辉映，就好像数学一样，如何学习数学？这问题似乎有点笼统、有点宽泛。所以我都会具体问问你想入门计算机视觉的哪个话题，只有顺着一个话题理论联合实际，才有可能扩展到几个话题。yolo类算法，从开始到现在已经有了3代，我们称之为v1、v2、v3，一路
贝猫说python·2022-03-21 07:55

YOLOv3——学习笔记

YOLOv3对于v2的改进最实质的进步是，resnet引入加深网络结构和fpn的多尺度引入加强了对小目标的检测能力。
baobei0112·2022-03-21 07:49

目标检测之YOLOX分享

都是CSPDarknet53+FPN+PAN结构。通过不同stage的输出featuremap进行
xuzz_498100208·2022-03-18 05:03

YOLOX：pytorch实现网络结构

YOLOX：pytorch实现网络结构网络总体结构简介YOLOX的网络主要由三个部分组成，分别是CSPDarkNet、FPN和YOLOXHead。
_-CHEN-_·2022-03-18 05:58

mmdetection model

颈部：骨干和头部之间的组件，例如FPN、PAFPN。head：特定任务的组件，例如bbox预测和掩码预测。roi提取器：从特征图中提取RoI特征的部分，例如RoIAlign。
liuqiangaliuv·2022-03-18 05:30

【模型训练】目标检测实现分享三：详解 YOLOv3 算法实现

可以看出RetinaNet的ResNeXt-101-FPN的特征提取能力十分强悍，YOLOv3比不过它，且YOLOv3也比不过FasterR-CNNwTDM在大目标上的检测能力。
极智视界·2022-03-17 07:01

YOLOX改进之添加ASFF

文章内容：如何在YOLOX官网代码中添加ASFF模块环境：pytorch1.8修改内容：（1）在PAFPN尾部添加ASFF模块（YOLOX-s等版本）（2）在FPN尾部添加ASFF模块（YOLOX-Darknet53
你的陈某某·2022-03-15 07:00

睿智的目标检测55——Keras搭建YoloV5目标检测平台

睿智的目标检测55——Keras搭建YoloV5目标检测平台学习前言源码下载YoloV5改进的部分（不完全）YoloV5实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN
Bubbliiiing·2022-03-14 09:58

YOLOv5论文笔记

1、网络结构图（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放（2）Backbone：Focus结构，CSP结构（3）Neck：FPN+PAN结构（4）Prediction：GIOU_Loss
weixin_43981952·2022-03-13 07:46

NanoDet代码逐行精读与修改（二）FPN/PAN

[email protected]笔者已经为nanodet增加了非常详细的注释，代码请戳此仓库：nanodet_detail_notes:detaileverydetailaboutnanodet。此仓库会跟着文章推送的节奏持续更新！目录2.Neck2.1.GhostBlocks2.2.GhostPAN2.Neck前一个版本的NanoDet为了追求极致的推理速度使用了无卷积融合的PAN架构，
HNU跃鹿战队·2022-03-08 10:07

yolov5中使用denselayer替换focus，fpn结构改为bi-fpn

本人已经实现使用densenet层替换focus层，neck的fpn结构改为bi-fpn，有需要的小伙伴请私聊。
调参者·2022-03-07 14:24

FoveaBox：细节差别，另一种DenseBox+FPN的Anchor-free方案 | IEEE TIP 2020

作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值
·2022-03-07 13:09

FoveaBox：细节差别，另一种DenseBox+FPN的Anchor-free方案 | IEEE TIP 2020

作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值
晓飞的算法工程笔记·2022-03-07 13:00

Yolo v3论文精读

论文结构一、主干网络-DarkNet-53（backbone）二、特征金字塔-FPN（neck）三、对featuremap进行预测（Head）四、先验框五、训练策略六、损失函数七、实验结果分析总结论文结构一
爱喝caffee的小男孩·2022-03-02 07:04

mmdetection小技巧(逐步完善中)

/_base_/models/mask_rcnn_r50_fpn.py','../_
@会飞的毛毛虫·2022-03-02 07:25

FSAF：嵌入anchor-free分支来指导acnhor-based算法训练 | CVPR2019

FSAF深入地分析FPN层在训练时的选择问题，以超简单的anchor-free分支形式嵌入原网络，几乎对速度没有影响，可更准确的选择最优的FPN层，带来不错的精度提升 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文
·2022-03-01 13:01

FSAF：嵌入anchor-free分支来指导acnhor-based算法训练 | CVPR2019

FSAF深入地分析FPN层在训练时的选择问题，以超简单的anchor-free分支形式嵌入原网络，几乎对速度没有影响，可更准确的选择最优的FPN层，带来不错的精度提升 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文
晓飞的算法工程笔记·2022-03-01 13:00

Yolo4-Tiny代码解读

本文参考代码链接代码yolo4-tiny的整体结构，如下图所示从图中可以看到，yolo4tiny大致可以分为以下几个模块：1.CSPDarknet53-tiny，是整个网络的backbone2.FPN3
FPGA硅农·2022-03-01 07:24

MMDetection2.XX-Necks之FPN源码解析

文章目录：话不多说，直接上图，我们先看mmdetection中最基础的FPN是如何实现的：注意要点代码分解详解全部代码完整注释话不多说，直接上图，我们先看mmdetection中最基础的FPN是如何实现的
@会飞的毛毛虫·2022-02-28 10:45

mmdetection源码解读（一）

frommmdet.apisimportinit_detector,inference_detector,show_resultif__name__=='__main__':config_file='configs/faster_rcnn_r50_fpn
sdlkjaljafdg·2022-02-28 10:43

预训练模型的加载机理pytorch版

在做二维目标检测时，我们会对神经网络的部分地方进行修改，比如增加CBAM，或者修改FPN等等。但是将修改后的网络进行训练时，加载预训练权重过程却不会报错，甚至修改网络后性能不增反降。
@会飞的毛毛虫·2022-02-27 10:52

CVPR 2019 论文大盘点—目标检测篇

总计56篇，绝大多数含开源代码，很多已经被大家所熟悉，比如KL-Loss、ScratchDet、ExtremeNet、NAS-FPN、GIoU等。
OpenCV中文网公众号·2022-02-26 07:07

Anchor free系列网络之YOLOX源码逐行讲解篇(八)--simOTA标签匹配策略详解(专栏试读)

整个YOLOX源码的学习一定要按照以下顺序才能整体串起来：Backbone->FPN->Head->->数据读入源码->数据增强源码->loss计算源码->simOTA源码->demo.py脚本->train.py
@会飞的毛毛虫·2022-02-19 07:51

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

ExceedingYOLOSeriesin2021参考综述结构BaselineDecoupledheadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositivesSimOTA效果参考1、【论文笔记】FPN
椰子奶糖·2022-02-16 09:08

Anchor free系列网络之YOLOX源码逐行讲解篇(七)--Head中Obj_loss、Cls_loss及Reg_loss的计算及反传一

整个YOLOX源码的学习一定要按照以下顺序才能整体串起来：Backbone->FPN->Head->->数据读入源码->数据增强源码->loss计算源码->simOTA源码->demo.py脚本->train.py
@会飞的毛毛虫·2022-02-16 09:37
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