FPN 第15页

论文：（FPN特征金字塔）Feature Pyramid Networks for Object Detection

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf代码：https://www.jianshu.com/p/324af87a11a6参考1：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72890275参考2：https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/11050746.html参考

_123杨子江·2020-08-26 13:05

DetectoRS学习笔记（54.7AP 目前目标检测最强模型！）

DetectoRS学习笔记从结果上看，这篇文章在Res50+HTC的基础上将boxmAP从43.6刷到了51.3.论文代码文章的创新点主要来自于两点:1、FPN的改进—>RFP主要提出对FPN的结构增加

just-solo·2020-08-26 13:14

2020cvpr目标检测测试

https://github.com/wuyuebupt/doubleheadsrcnnBackboneAPAP_0.5AP_0.7AP_sAP_mAP_lLinkResNet-50-FPN40.360.344.222.443.354.3modelResNet

ShellCollector·2020-08-26 12:24

特征金字塔（FPN）的学习过程

1、作者将不改变featuremap大小的层归为一个stage2、图像的混叠现象：“所谓混叠，即高于采样频率一半的高频信号被映射到信号的低频部分，与原有低频信号叠加，对信号的完整性和准确性产生影响”采样频率必须大于原始信号最高频率的两倍，才能完整地还原原始信号，这就是著名的尼奎斯特定律。有两种方法可以消除混叠现象：一是直接提高采样频率，以获得更高的尼奎斯特频率，但是采样频率不能无限提高；二是在采样

荣荣闲不住·2020-08-26 12:50

目标检测 | Anchor free的目标检测进阶版本

该论文的出发点还是在样本选择和FPN特征选择层面。背景_Anchorfree是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高

计算机视觉研究院·2020-08-26 12:01

目标检测系列5—特征金字塔-Feature Pyramid Networks(FPN)

特征金字塔FPN前言什么是特征金字塔引入FPN的网络结构举例前言很多文章里面写道特征金字塔这个结构，其实这个结构Very-Easy。

ClFH·2020-08-26 12:02

（七）论文阅读 | 目标检测之ASFF

我们知道，现在很多模型都是类FPN{\rmFPN}FPN形式，所以有效的特征融合对于提取丰富的语义信息至关重要。

Skies_·2020-08-26 12:09

目标检测

8.2TwoStage目标检测算法8.2.1R-CNN8.2.2FastR-CNN8.2.3FasterR-CNN8.2.4R-FCN8.2.5FPN8.2.6MaskR-CNN8.2.7RefineDet8.2.8CascadeR-CNN8.3OneStage

yep____·2020-08-26 11:42

空间金字塔思想在不同网络中的具体应用：SPP，ASPP和FPN结构理解和总结

图像空间金字塔思想在图像处理中被广泛应用，本文主要针对具体的SPP，ASPP和FPN空间金字塔进行简单的介绍和总结。

muyijames·2020-08-26 11:27

FCOS算法详解

2、Loss函数详解3、FPN带来了哪些具体的优势呢？4、FCOS

技术挖掘者·2020-08-26 11:24

yolov3（四：车牌识别及算法解析）

问题1：图像畸变下的旋转问题，增加FPN

Darlingqiang·2020-08-25 17:51

都0202年了，那些经典的目标检测算法你还会看吗？

FasterR-CNN一、网络结构二、Backbone-vgg16三、RPN区域建议网络四、ROIPoolingSSD一、网络结构二、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算lossRetinaNet一、网络结构二、FPN

DCGJ666·2020-08-25 09:31

论文笔记：AugFPN: Improving Multi-scale Feature Learning for Object Detection

而FPN是其中的代表性工作本文对FPN进行了分析，找到了其中的一些设计上的缺陷针对缺陷提出了3个改进点，也正是AugFPN的3个组成部分：Con

Richard_Che·2020-08-25 04:44

理解concat和add的不同作用

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？

_天明_·2020-08-25 01:24

detectron2概述

目录detectron2框架configsdatasets●README.md●prepare_for_tests.sh●prepare_panoptic_fpn.pydemo●demo.py●predictor.pydetectron2detectron2

GY_XGY·2020-08-24 04:19

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection(ICCV2019)论文笔记

DONG_LIN_2019·2020-08-24 04:52

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection(ICCV2019)代码复现

回顾论文阅读：论文翻译篇，主要建模如下1、Backbone：采用现有模型，如resnet50，提取5个block：>>>[C1、C2、C3、C4、C5]2、FPN模块：参考标准FPN。

DONG_LIN_2019·2020-08-24 04:21

【论文阅读】TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes

AFlexibleRepresentationforDetectingTextofArbitraryShapesECCV2018北京大学、face++思路：预测文本区域与连接方向，串起来Pipeline：通过FCN+FPN

baobo8666·2020-08-23 05:43

mmDetection源码分析（2）：训练与配置文件

训练函数调用训练脚本pythontools/train.pyconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py训练可选项：–work_dir：模型checkpoint以及训练log文件的输出目录

cuihaoren01·2020-08-22 12:26

目标检测网络（RCNN系列，SSD，Yolo系列）

2014）SPP-NetFastR-CNN（2015）Faster-RCNNYolo：youonlylookonceSSD:SingleShotMultiBoxDetectorYoloV2,Yolo9000FPN

zhangyuexiang123·2020-08-22 09:12

【论文阅读笔记】EfficientDet：Scalable and Efficient Object Detection

BiFPN通过对FPN添加一个bottom-up的路径以及做了一些修改，之后又对每一个特征融合的特征添加了权重的影响，这与传统的相同大小feat

时光机ﾟ·2020-08-22 02:55

Ubuntu18.04 基于detectron2实现Faster RCNN目标检测(三)——Faster RCNN检测单张图片

/configs/PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN.yaml\--inputcat.jpg\--outputresult_cat_voc.jpg\--optsMODEL.WEIGHTS

芦花似雪·2020-08-22 02:03

目标检测模型accuracy/speed综合比较

本博文的写作目的：综合比较笔者接触过的一些目标检测的代表性模型（FasterR-CNN,R-FCN,SSD,FPN,RetinaNet,Yolov3）的性能(accuracy/speed/Memory/

_ReLU_·2020-08-22 00:33

pytorch-----RetinaFace(代码网络理解)

640，640，3]batchsize=32有三层输出：对应图片的c3,c4,c5;out1[32,64,80,80]out2[32,128,40,40]out3[32,256,20,20]特征金字塔：fpn1

王小凡wxf·2020-08-21 02:29

FPN(Feature Pyramid Networks for Object Detection)--2017 CVPR解读

道阻且长~~~~~FPN(FeaturePyramidNetworksforObjectDetection)–2017CVPR文章目录1、引言2、结构3、关键思想4、参考链接1、引言识别不同尺寸目标一直是目标检测的难点

元大宝·2020-08-21 01:03

检测改进的一些方法

比较好用的方法就是1.扩大图像输入2.更好的backbone3.FPN4.增强浅层的feature的semantic信息

time_exceed·2020-08-21 01:34

SPP、RFB和ASPP

SPP、RFB和ASPPCNN中“金字塔”系列的结构块在深度学习诸多模型中发挥着重要的作用，个人认为有大类：“横向”并联金字塔结构(Google的Inception系列)和“纵向”特征金字塔（FPN）。

SyGoing·2020-08-21 01:12

人脸检测 Retinaface - FPN部分（Feature Pyramid Network）

人脸检测Retinaface-FPN部分（FeaturePyramidNetwork）flyfish解决什么问题特征金字塔网络（FPN、FeaturePyramidNetwork）主要解决的是物体检测中的多尺度问题

flyfish1986·2020-08-20 21:16

目标检测中的常用模块总结

FPN一个自底向上的线路，一个自顶向下的线路，横向连接（lateralconnection）。

CabbageWust·2020-08-20 21:55

ubuntu下利用pyinstaller将tensorflow进行打包

项目中采用tensoflow进行目标检测，代码为https://github.com/yangxue0827/R-DFPN_FPN_Tensorflow因为我的ubuntu16.04原本配置有detectron

Mr_health·2020-08-20 15:14

FPN 特征金字塔网络

如图直接上代码def_upsample_add(self,x,y):_,_,H,W=y.size()#使用双线性插值bilinear对x进行上采样，之后与y逐元素相加returnF.upsample(x,size=(H,W),mode='bilinear')+ydefforward(self,x):#Bottom-up自底向上conv->batchnmorm->relu->maxpoolc1=F.

qq_652530495·2020-08-20 07:19

DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution论文学习

在宏观层面，作者提出了递归特征金字塔，将来自FPN的额外的反馈连接加入到自下而上的主干层。

calvinpaean·2020-08-19 09:06

小目标检测 FPN（一）

小目标检测FPN（一）小目标的介绍：有两种定义方式，一种是相对尺寸大小，如目标尺寸的长宽是原图像尺寸的0.1，即可认为是小目标，另外一种是绝对尺寸的定义，即尺寸小于32*32像素的目标即可认为是小目标。

行走的鸭蛋·2020-08-19 05:40

论文翻译｜FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

FCOS：全卷积单阶段目标检测摘要1.引言2.相关文献anchorbased模型anchorfree模型3.方法3.1全卷积单阶段目标检测器3.2FCOS的FPN多层级预测FCOS的中心度(*Center-ness

Shida·2020-08-19 05:40

Object Detection in 20 Years: A Survey目标监测20年综述解读（更新至P13，2.3.5）

2.1.1传统的目标检测器·ViolaJonesDetector·HOGDetector·可变部件模型DPM2.1.2基于CNN的两阶段检测器·RCNN·SPPNet·FastRCNN·FasterRCNN·FPN2.1.3

Shida·2020-08-19 05:40

maskrcnn_benchmark代码分析(2)

maskrcnn_benchmark训练过程->训练命令：pythontools/train_net.py--config-file"configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml"SOLVER.IMS_PER_BATCH2SOLVER.BASE_LR0.0025SOLVER.MAX_ITER720000SOLVER.STEPS

weixin_33895695·2020-08-19 04:28

目标检测(二)

卷积神经网络目标检测的发展：R-CNN—>fastR-CNN—>fasterR-CNN----->yolo—>ssd---->FPN1、R-CNN：Richfeaturehierarch

u011144848·2020-08-19 04:14

学习笔记|Pytorch使用教程34(图像目标检测一瞥（下）)

**torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn()**返

NotFound1911·2020-08-19 03:31

Pytorch torchvision构建Faster-rcnn（二）----基础网络

torchvision中提供了通过Resnet+FPN的方式构建基础网络，这里以resnet50为例实现基础网络的构建。

叫我西瓜超人·2020-08-19 00:47

RetinaNet要点

对象：loss网络：Resnet+FPN+两个FCN子网络核心问题：前景和背景的imbalance（主要针对one-stage不能解决的问题）classimbalance降低容易区分的样本的loss，更关注于难以区分的样本

MrWei108·2020-08-16 20:11

Cascade R-CNN网络解析

CascadeR-CNN网络解析效果创新点网络结构阶段数量的影响效果基于FPN+和ResNet-101的CascadeR-CNN在COCO上与最先进的单级模型比较如下：创新点该网络提出如下创新点：1.随着

bblingbbling·2020-08-16 18:31

2020-4-27：Cascade R-CNN与多尺度训练/测试与FPN（区别）

CascadeR-CNN：一般正常的检测器是用0.5的IOU阈值（用于提出正负样本）训练，但如果提高IOU阈值会降低检测器的表现。这有两个原因：（1）当训练时，高IOU阈值会减少提出的正样本，引发exponentiallyvanishingpositivesamples问题，使得模型过拟合。（2）在inference阶段，输入的IOU与输出的IOU不匹配也会导致精度的下降。注：其中的输入IOU是R

qq_478377515·2020-08-16 17:15

PSENet PANNet DBNet 三个文本检测算法异同

接下来将从以下几个方面做对比：1.backbone2.计算instance的方式3.loss4.Labelgeneration1.backbone:a.PSENet:resnet50卷积神经网络提取图像的特征，并利用FPN

简山·2020-08-16 15:50

学习笔记十一——FPN

动机：识别不同尺度的目标是计算机视觉中的一个重大挑战。常用的解决方案是在图像金字塔之上建立特征金字塔，即特征化图像金字塔。图像金字塔对每个层次进行特征化，其主要优势在于它产生了多尺度的特征表示，所有层次都有很强的语义。但是如果应用到深度卷积网络上，需要大量的计算和内存。思路：本文利用ConvNet特征层级的金字塔形状，创建一个在所有尺度上都具有强大语义的特征金字塔。最终实现创建网络中的特征金字塔，

Shl_1024·2020-08-16 11:13

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

###MaskRCNN(Facebook官网Pytorch版本原载于简书https://www.jianshu.com/p/762203a2ecde####Resnet部分首先来看有FPN的Resnet

TiTiWung·2020-08-16 08:42

DensePose小结

python2tools/infer_simple.py--cfgconfigs/DensePose_ResNet101_FPN_s1x-e2e.yaml--output-dirDensePoseData

苏东坡哦哦·2020-08-16 01:25

fpn的理解

本部分截取自知乎文章：从代码细节理解FPN，作者使用Mask-RCNN的源码辅助理解FPN结构，项目地址见MRCNN，1、怎么做的上采样？

大郎拱白菜·2020-08-15 00:40

ICCV2017_S3FD：Single Shot Scale-invariant Face Detector

论文想解决的问题：人脸目标太小的话，anchor-baseddetector性能急剧下降；四个spotlight：1类似SSD，多个featuremap预测不同尺度的人脸，但没有像FPN一样，上下层featuremap

胡豆豆爱学习·2020-08-14 17:19

CVPR 2017论文解读：特征金字塔网络FPN

论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.03144这里介绍的文章是来自Facebook的特征金字塔网络FeaturePyramidNetworks(FPN)。

zchang81·2020-08-14 00:23

多维度卷积、rpn、fpn网络相关知识点记录

有一些记了又忘，忘了又记的东西，在这里留存一下。大概我快老年痴呆了。一多维度卷积对于卷积的计算，思维常常停留在一个维度上，很少去考虑实际上，在卷积的时候是多维度的。多维度的计算也总是迷迷糊糊。这张图可以说的很清楚，当我们要对一个3通道的图像（也就是上图中的蓝色框）进行卷积时，则使用3通道的卷积核（即上图中粉色的方框），对上述27个计算得到的三维数字求和，即得到中间像素的卷积结果。如果我们想要得到一

开心的火龙果·2020-08-13 21:28

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