FPN 第13页

Anchor free系列网络YOLOX源码逐行讲解篇二(共十篇，保证逐行讲解，看完就可以自己随便改动网络，而不仅仅做一个调参者，如果不会请制裁我)

整个系列包括：Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解

@会飞的毛毛虫·2022-02-14 07:28

Anchor free系列网络YOLOX源码逐行讲解篇三(共十篇，保证逐行讲解，看完就可以自己随便改动网络，而不仅仅做一个调参者，如果不会请制裁我)

整个系列包括：Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解

@会飞的毛毛虫·2022-02-14 07:28

目标检测(五)——FPN

而FPN则利用了CNN的金字塔结构，设计了一种新型的特征金字塔的方式，可以减少额外的对计算量和显存的消耗。

zju_cbw·2022-02-13 18:35

RetinaNet: Focal loss在目标检测网络中的应用

RetinaNet只是原来FPN网络与FCN

manofmountain·2022-02-12 16:41

平安科技LUNA16冠军方法解析

作者采用了三维的FPN（特征金字塔网络），FPN是何凯明团队17年

Carrie_Hou·2022-02-06 18:00

Backbone 之 DetNet：为检测而生（Pytorch实现及代码解析）

而图像分类与物体检测两个任务天然存在着落差，分类任务侧重于全图的特征提取，深层的特征图分辨率很低；而物体检测需要定位出物体位置，特征图分辨率不宜过小，因此造成了以下两种缺陷：大物体难以定位：对于FPN等网络

心之所向521·2021-11-30 22:07

Backbone 之 FPN：特征金字塔（Pytorch实现及代码解析）

背景：为了增强语义性，传统的物体检测模型通常只在深度卷积网络的最后一个特征图上进行后续操作，而这一层对应的下采样率（图像缩小的倍数）通常又比较大，如16、32，造成小物体在特征图上的有效信息较少，小物体的检测性能会急剧下降，这个问题也被称为多尺度问题。解决多尺度问题的关键在于如何提取多尺度的特征。传统的方法有图像金字塔（ImagePyramid），主要思路是将输入图片做成多个尺度，不同尺度的图像生

心之所向521·2021-11-30 21:25

【目标检测】yoloV5算法详解

yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN

易水潇潇666·2021-11-23 23:28

深蓝学院目标检测课程Detectron中train.py的模型无法下载问题

深蓝学院pycharm中，在配置好环境后，出现了以下问题，导致训练中断：cannotdownloaddetectron2://cocodetection/retianet_r_50_fpn_1x/...

naca_yu·2021-11-15 11:34

睿智的目标检测54——Tensorflow2 搭建YoloX目标检测平台

睿智的目标检测54——Tensorflow2搭建YoloX目标检测平台学习前言源码下载YoloX改进的部分（不完全）YoloX实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络CSPDarknet介绍2、构建FPN

Bubbliiiing·2021-11-13 21:42

深度学习-路径聚合网络(PANet网络)

文章目录1、概括2、介绍3、特征金字塔网络(FPN)4、PANet5、改进点1、概括信息在神经网络中的传播方式非常重要。

Tc.小浩·2021-10-23 15:01

深度学习-图像识别FPN(Feature Pyramid Networks)

文章目录一、FPN二、FPN的整体架构FPN应用于RPN层四、FPN总结一、FPN卷积网络的一个重要特征：深层网络容易响应语义特征，浅层网络容易响应图像特征。

Tc.小浩·2021-10-20 16:28

睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台

睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台学习前言源码下载YoloX改进的部分（不完全）YoloX实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络CSPDarknet介绍2、构建FPN

Bubbliiiing·2021-09-26 14:47

睿智的目标检测52——Keras搭建YoloX目标检测平台

睿智的目标检测52——Keras搭建YoloX目标检测平台学习前言源码下载YoloX改进的部分（不完全）YoloX实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络CSPDarknet介绍2、构建FPN

Bubbliiiing·2021-09-17 15:55

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

这种结构，即FPN，在一些应用中作为特征提取器展现了效果上显著的提高。在一个基础的FasterR-CNN系统中

selfAttention菇·2021-08-05 10:06

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

·2021-07-27 19:37

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

·2021-07-27 19:49

MaskRCNN代码详解（Facebook官方Pytorch版本）（持续更新）

MaskRCNN(Facebook官网Pytorch版本)Resnet部分首先来看有FPN的Resnet是如何搭建的，我们假设所使用的模型是ResnetTop5classResNet(nn.Module

TiTiWung·2021-06-25 14:02

underwater, research记录

/tools/dist_train.shconfigs/underwater/cas_r50/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py2--validate~/data/mmdetection

科技多·2021-06-23 15:40

超详细解读Faster R-CNN-FPN

我的原因主要有两点：根据我们在实际项目和比赛中的经验，基于RoIAlign和FPN的FasterR-CNN（后面简称FasterR-CNN-FPN）是一个表现很强的基线，有必要充分了解它的思想和细节；客观来说

mrhalyang·2021-06-14 14:16

百度飞桨顶会论文复现营目标检测综述笔记

RCNN到FasterRCNN这几种模型讲的实在太多了，直接从FPN开始吧。FPN：通过将深层特征与浅层特征相融合，并在多层预测，加强了浅层特征图的语义，特征更加鲁棒，定位更加准确。

SSyangguang·2021-05-26 11:55

特征金字塔FPN

论文：featurepyramidnetworksforobjectdetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.031441提出问题首先介绍FPN要解决什么问题：1

彭_闯·2021-05-21 02:36

【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）

嵌牛鼻子：目标检测，计算机视觉嵌牛提问：目标检测技术的相关算法转载源：【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaN

玛莉在隔壁·2021-04-27 14:19

YOLOv5 解析

1.输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算2.Backbone：Focus结构，CSP结构3.Neck：FPN+PAN

Tianchao_HUO·2021-04-22 08:46

[YOLOF CVPR2021] You Only Look One-level Feature [笔记]

ganyongdong2021.04.02论文：https://arxiv.org/pdf/2103.09460.pdf代码：https://github.com/megvii-model/YOLOF1.摘要重新研究一阶段目标检测器中的FPN

ganyd·2021-04-15 10:29

目标检测算法YOLOF：You Only Look One-level Feature

0动机在高性能的目标检测网络中，特征金字塔网络（FeaturePyramidNetwork，FPN）是一个不可或缺的组成部分。作

·2021-04-01 12:32

ROC曲线与PR曲线对比

1.ROC曲线TPR=TPP=TPTP+FNTPR=\frac{TP}{P}=\frac{TP}{TP+FN}TPR=PTP=TP+FNTPFPR=FPN=FPFP+TNFPR=\frac{FP}{N}

bitcarmanlee·2021-03-11 11:13

FCN，FPN，UNet对比总结 2021-02-27

这篇文章对三个非常相似的图像分割模型进行一个总结对比，它们都是先下采样再上采样，并且把下采样过程中的浅层特征和上采样过程中，相应尺寸的高级特征融合起来的一个结构。这三个模型都使用的全卷积，第一个模型FCN，FullyConvolutionalNeuralnetwork就以此为名，用1*1卷积核替代全连接，这样就不用考虑尺寸对应的问题了2015FCNFCN用卷积代替全连接FCN尝试了三种预测结构，第

不想读Paper·2021-03-01 03:54

实时语义分割——FPN，PAN，......

defFPN_s(inputs,stage_chal=(116,232,464),is_training=True):C3,C4,C5=inputsP5=Conv2D_BN_ReLU(C5,stage_chal[2],256,1,1,act_type="relu",is_training=is_training)P4_1=Conv2D_BN_ReLU(C4,stage_chal[1],256,1,

DONG_LIN_2019·2021-02-19 17:30

FPN (feature pyramid network)特征金字塔网络

这里主要讲下FPN的结构设计。我们知道一副图像中包含的物体有大有小，随着网络层数的加深，featuremap也会变得越来越小，那么小物体的特征就有可能被过滤掉。

#苦行僧·2021-02-15 12:24

Faster-RCNN系列一（训练部分代码，python）

Faster-RCNN系列一（训练部分代码，python）本文注意从两部分讲解训练部分：一：mobilenetV2二：ResNet50+fpn检查设备信息，并将设备信息打印：device=torch.device

一直小老虎·2021-02-05 15:17

DBnet实现

DBnet的具体实现1.FPN(主干为resnet50)2.DB（两次二值化，得到prob_map，threshold_map）3.Segouttorch.reciprocal(1+torch.exp(

敕幽·2021-01-21 21:53

目标检测 | RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection

同时，基于FPN设计了RetinaNet，在精度和速度上都有不俗的表现论文:FocalLossforDenseObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002

VincentLee·2021-01-15 13:39

Pytorch 目标检测学习 Day 2

常用骨架：VGGNet：走向深度，Inception：纵横交错，ResNet：残差结构DenseNet：多重残差，FPN：特征金字塔，DetNet：专为检测。2.神

abc123mma·2021-01-03 15:45

FPN的代码理解（可视化）

#Copyright(c)Facebook,Inc.anditsaffiliates.AllRightsReserved.importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassFPN(nn.Module):"""ModulethataddsFPNontopofalistoffeaturemaps.Thefeaturemapsare

G果·2020-12-29 12:41

【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

前言本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络，其基本结构backbone+fpn+head也是目前目标检测算法的标准结构。

风度78·2020-12-01 11:30

[Yolov4-Pytorch-0]----yolov4网络概况

CBM2.CBL3.Resunit4.SPP5.CSPX模块解析输入端1.Mosaic数据增强BackBone主干部分1.CSPDarknet532.Mish激活函数3.DropblockNeck部分1.FPN

Aprinlife·2020-11-25 16:02

YOLOV3详解

论文地址：yolov3建议先理解yolov1详解,yolov2详解YOLOV3是集成了SSD（多尺度预测），FCN(全卷机)，FPN（特征金字塔），DenseNet(特征通道concat)网络的大成之作

maxruan·2020-10-16 18:41

目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战

配置文件更改目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战如何更改结果目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战本文章主要记录《目标检测7日打卡营作业二：RCNN系列模型实战》的yml文件配置更改，主要包括添加FPN

Valonecium·2020-09-26 11:55

关于如何改进YOLOv3进行红外小目标检测的？

对于提高效果可以做出努力的方向1.对数据集进行统计2.修改anchor3.构建Baseline4.数据集部分改进①过采样②在图片中任意位置复制小目标5.修改Backbone①注意力模块②即插即用模块③修改FPN④

幽冥之花·2020-09-21 15:00

ubuntu 18.04 mmdetection 训练mask_rcnn

数据集准备配置修改coco.py修改class_names.py修改coco_instance.py修改schedules_1x.py修改default_runtime.py修改mask_rcnn_r50_fpn.py

萌新用户2.0·2020-09-17 11:30

特征融合-route（即concatenate）与shortcut（pointwise addition）异同

在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wiseadd来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。那add与concat形式有什么不同呢？

rrr2·2020-09-17 06:58

【论文阅读-目标检测】Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection

一、主要内容这篇文章主要是针对FPN这种结构去做优化的，主要的优化点在于“如何去选择哪一层来回归目标”。

Hi_AI·2020-09-17 04:43

shell基本用法整理

forfilenamein$(ls~/FPN-caffe);doecho"${filename}in~/FPN-caffe"donemyname="RRL"readonlymynameunsetmyname

牛板筋·2020-09-16 18:09

睿智的目标检测43——TF2搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台（tensorflow2）

43——TF2搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台（tensorflow2）学习前言什么是Retinaface人脸检测算法源码下载Retinaface实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、FPN

Bubbliiiing·2020-09-16 12:41

AC-FPN：目标检测中的注意力机制

Attention-guidedContextFeaturePyramidNetworkforObjectDetectionhttps://arxiv.org/pdf/2005.11475.pdfhttps://github.com/Caojunxu/AC-FPN

公众号机器学习与生成对抗网络·2020-09-16 11:31

跑FPN遇到的问题

Q1:importtensorflowastf后报错illegalinstruction(coredumped)A1:安装tensorflow低版本，我安装的是1.5.0，亲测有效Q2:Nomodulenamed'cv2'A2:sudopipinstallopencv-pythonQ3:Nomodulenamed'tfplot'A3:sudopipinstalltensorflow-plotQ4:

一舫·2020-09-16 06:02

mxnet.gluon.parameter.DeferredInitializationError: Parameter 'XXX' has not been initialized yet.

错误信息：mxnet.gluon.parameter.DeferredInitializationError:Parameter'vggnet_fpn0_conv19_weight'hasnotbeeninitializedyetbecauseinitializationwasdeferred.Actualinitializationhappensduringthefirstforwardpass

开饭啦。·2020-09-16 00:51

（大佬）睿智的目标检测40——Keras搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台

106871010睿智的目标检测40——Keras搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台学习前言什么是Retinaface人脸检测算法源码下载Retinaface实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、FPN

L 学习ing·2020-09-15 23:21

pytorch 实现retinanet代码详解（一）网络构建

FPN多特征图预测目标检测多尺度预测最重要的一点就是不同级别的特征图融合，不

视觉盛宴·2020-09-15 22:14

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