FPN

pytorch转onnx（支持动态batchsize、shape

以fcos模型为例，需要输出fpn的5个featuremap，需要支持多个尺寸输出、不同batchsize1、转onnx模型importargparseimportos.pathasospimportwarningsimportnumpyasnpimportonnximportonnxruntimeasrtimporttorchfrommmcvimportDictActionfrommmdet.c
jstzwjr·2022-11-22 22:08

深度学习笔记------现阶段的目标检测器结构解析（Neck[FPN,PANet,Bi-FPN],Head[rpn,yolo...]）

目录1.概述2.经典Neck的回顾2.1FPN(特征金字塔结构)2.2PANet2.2.1创建了自下而上的路径增强2.2.2AdaptiveFeaturePooling2.3Bi-FPN及FPN的演进ASFF
YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:32

ICCV 2021 | 港大&武大提出DetCo：用于目标检测的无监督对比学习

第一时间送达作者丨小马转载自丨极市平台导读作者专为目标检测任务“量身定制”了对比学习框架DetCo，在PASCALVOC数据集上，DetCo在100个epoch时的性能就与MoCoV2800个epoch的性能差不多，最终性能优于MaskRCNN-C4/FPN
Amusi（CVer）·2022-11-22 19:09

python out of memory_显存充足，但报错 out of memory

用cascade_rcnn_cbr200_vd_fpn_dcnv2_nonlocal_softnms.yml训练自己的数据集显存充足，但报错outofmemory，请问该怎么解决这个问题？
学霸猫·2022-11-22 11:41

FPN论文解读 和 代码详解

FPN论文解读和代码详解论文地址:[FeaturePyramidNetworksforObjectDetection](1612.03144v2.pdf(arxiv.org))代码地址：[Detectron
zenkoton·2022-11-22 09:22

极智Paper | 单级特征检测网络 YOLOF

本文回顾了one-stage检测器的特征金字塔网络(FPN)，指出FPN的成功在于对目标检测中的优化问题采取了divide-and-conquer的解决方案，而不是多尺度特征融合。
极智视界·2022-11-22 05:54

FCOS (ICCV2019)

相当于换了一种形式的anchor,多层预测,每层预测指定的尺寸,然后使用si(也没有讲这个是怎么来的)来平衡尺寸基数.2.主要困难点在于目标之间overlap的处理和尺寸不变形问题,可以说两者都是通过FPN
TWSF·2022-11-22 05:16

Mask RCNN详解

1.MaskRCNN网络结构MaskR-CNN是对FasterR-CNN的直观扩展，网络的主干有RPN转换为主干网络为ResNet的特征金字塔网络(FPN)，同时添加了一个分支用于预测每个感兴趣区域(RoI
樱花的浪漫·2022-11-22 04:43

目标检测之：Mask R-CNN

ResNet+FPN+FastRCNN（RPN）+Mask=Maskrcnn1.回顾FastRCNNFasterRCNN使用CNN提取图像特征，然后使用RPN去提取出ROI，然后使用ROIpoo
Diros1g·2022-11-22 04:42

MMDetection——GPU训练

预先知识${CONFIG_FILE}：config/里面的文件config/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py${CHECKPOINT_FILE}：模型权重所在位置checkpoints
阿基美德·2022-11-21 22:42

目标检测综述

的两阶段检测器一、R-CNN（将CNN带入目标检测）二、SPPNet（克服RCNN缺点）三、FastR-CNN(克服SPPNet缺点)四、FasterR-CNN(回答了fastR-CNN问题)五、特征金字塔网络（FPN
秋天的风儿·2022-11-21 18:38

YOLOv3 学习笔记

YOLOv2/YOLO9000深入理解转载自：YOLOv3深入理解Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN
THE@JOKER·2022-11-21 14:31

【YOLOv3 net】YOLOv3网络结构及代码详解

文章目录1总体介绍2YOLOv3主干网络3FPN特征融合3.1构建方式解读13.2构建方式解读24利用YoloHead获得预测结果5不同尺度的先验框anchorbox5.1理论介绍5.2代码读取6YOLOv3
寻找永不遗憾·2022-11-21 12:37

SPP，PPM、ASPP、FPN

SPP(spatialpyramidpooling)在spp出来之前，所有神经网络都是要输入固定尺寸的图片，比如经常遇到的224×224，图片输入网络前都要resize到224×224，导致图片变形，其中的信息也变形了，从而限制了识别精度。而SPP和ASPP就是为了解决这个问题，它可以让网络输入原图而不必resize。空间池化层实际就是一种自适应的层，这样无论你的输入是什么尺寸，输出都是固定的（2
秋水 墨色·2022-11-21 10:25

FPN+PAN结构,SPP结构

一、FPN+PANFPN高维度向低维度传递语义信息（大目标更明确）PAN低维度向高维度再传递一次语义信息（小目标也更明确）二、SPP深层的featuremap携带有更强的语义特征，较弱的定位信息。
highoooo·2022-11-21 03:45

深度学习之FPN和PAN

注：借鉴整理，仅供自学，侵删FPN是自顶向下，将高层的强语义特征传递下来，对整个金字塔进行增强，不过只增强了语义信息，对定位信息没有传递。
UHL1107·2022-11-21 03:43

深度学习之PAN详解

目录一、提出原因二、PAN结构分析一、提出原因说到PAN，总能联想到与之相似的FPN。
tt丫·2022-11-21 02:09

论文笔记：LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers

方法：1.使用resnet+FPN提取分辨率为1/8的粗略特征图以及1/2的精细特征图2.PositionalEnco
qq_37516798·2022-11-20 21:46

DynamicHead：基于像素级路由机制的动态FPN | NIPS 2020

论文提出了细粒度动态detectionhead，能够基于路由机制动态地融合不同FPN层的像素级局部特征进行更好的特征表达。
晓飞的算法工程笔记·2022-11-20 19:16

阿里|格灵深瞳|地平线|小鹏汽车计算机视觉岗实习面经助您斩获offer

FPN作用讲下yolov3的架构，和two-stage的mask-rcnn有什么区别代
flyfor2013·2022-11-20 15:37

基于深度学习的目标检测综述(单阶段、多阶段、FPN变体、旋转目标检测等)

下面主要介绍单阶段的目标检测方法(SSD、YOLO系列、RetinaNet等)、多阶段目标检测方法(RCNN系列)以及其他方法(FPN
wang-jue·2022-11-20 13:18

[目标检测]-涨点trick之ASFF：Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection笔记

1.综述文章地址与文章代码;文章主要思想可以简单的概括为fpn+attention;文章的核心工作有两个1.在yolov3的基础上采用了一系列更强的trick,获得了一个基于yolov3的超强baseline
orangezs·2022-11-20 13:41

ResNet+ FPN网络结构

1.ResNet论文地址：ResNet ResNet在PyTorch的官方代码中共有5种不同深度的结构分别为18、34、50、101、152，和论文的完全一致。如下图所示，下图是论文的截图。 根据Block类型，可以将这五种ResNet分为两类:一种是基于BasicBlock；另一种基于Bottleneck。1.1Block前面的层 如下图所示， 上图红色框的层的具体结构如下图所示，这里只包含卷积
a little cabbage·2022-11-20 12:08

卷积神经网络：FPN

FPN为了增强语义性，传统的物体检测模型通常只要在深度卷积网络的最后一个特诊图上进行后续操作，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
丁天牛·2022-11-20 10:55

卷积神经网络——FPN论文翻译

论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144FeaturePyramidNetworksforObjectDetection0.摘要特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组成部分。但是最近的深度学习对象检测器开始放弃使用金字塔方式，部分原因是它们是计算和内存密集型的(使用特征金字塔会增加算力和内存的消耗)。在本文中，我们利用深度卷积网络固有的多尺度、金字塔层
helpburn·2022-11-20 10:10

常见的CNN卷积神经网络

一、FPN原来多数的objectdetection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。
想成为书呆子·2022-11-20 10:06

卷积神经网络—FPN

FPN(FeaturePyramidNetworks)特征金字塔网络，用来提取不同尺度特征图，提供给后面的网络执行预测任务。
从头再来罢了·2022-11-20 10:04

pytorch 版本不同造成 Missing key(s) in state_dict 和 Unexpected key(s) in state_dict

Missingkey(s)instate_dict:"backbone.fpn.inner_blocks.0.weight",Unexpectedkey(s)instate_dict:"backbone.fpn.inner_blocks
不解不惑·2022-11-20 07:32

mmdetection(v1.0rc0)-GTX2080遇到的问题-安装测试保存

/tools/dist_train.shconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py3test.pyconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.pycheckpoints
知识在于分享·2022-11-20 00:19

mmdetection官网教程

inference_detectorimportmmcv#指定模型的配置文件和checkpoint文件路径config_file='configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn
PerHism·2022-11-20 00:45

目标检测论文阶段性总结——Anchor-Free Detectors

HourglassNetwork2.DetectingCorner-Pairs1)Heatmaps2）Offests3)Embeddingvectors3.CornerPooling缺点FCOS1.主要框架2.FPN
wutongxdf·2022-11-19 20:28

ECCV 2022 | FPN错位对齐！PseCo：实现高效半监督目标检测

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：GangLi|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/544346080我们将pseudolabeling和consistencytraining这两个半监督学习技术，重新适配于目标检测，在精度和训练效率上，都取得了SOTA的表现。PseCo:PseudoLabeling
Amusi（CVer）·2022-11-19 20:41

通过配置xml文件对MMDetection2.0部分参数进行快速设置并对其进行训练及测试的方法

数据集配置文件修改class_names.py修改voc.py和coco.py五、数据集预处理：preprocess_data.py六、修改MMDetection模型配置文件faster_rcnn_r50_fpn.p
jiraiya_wl·2022-11-19 16:25

MMDetection——config参数理解

1config参数理解以faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py为例，简要介绍各项参数含义2faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py配置文件_base_=['..
阿基美德·2022-11-19 16:20

《You Only Look One-level Feature》论文阅读

文章下载：YouOnlyLookOne-levelFeature.pdf摘要本篇论文重新讨论了特征金字塔网络（FPN）对于one-stage检测器的作用，并指出，在目标检测问题中，FPN的成功分治法（divide-and-conquer
神经蛙君·2022-11-19 14:30

计算机视觉 | 面试题：21、特征融合concat和add的区别

问题在网络模型当中，经常要进行不同通道特征图的信息融合相加操作，以整合不同通道的信息，在具体实现方面特征的融合方式一共有两种，一种是ResNet和FPN等当中采用的element-wiseadd，另一种是
Mrrunsen·2022-11-19 13:57

目标检测场景SSD-Mobilenetv1-FPN

基于SSD_MobileNetV1_FPN（采用MobileNetV1网络和FPN网络作为Backbone的SSD网络)。
秋水 墨色·2022-11-19 12:59

YOLOv5-v6.0学习笔记

1.1Backbone1.1.1Conv模块1.1.2Focus模块1.1.3CSPDarkNet531.1.3.1CSPNet1.1.3.2Bottleneck模块1.1.3.3C3模块1.1.4SPPF模块1.2Neck1.2.1FPN1.2.2PANet1.3Head2
奔跑的chanchanchan·2022-11-19 08:14

RetinaNet网络结构详解

原论文名称：FocalLossforDenseObjectDetection(聚焦损失与密集目标检测)one-stage网络(yoloSSD)首次超过two-stage与之前的FPN网络结构的不同之处：
Dragon_0010·2022-11-19 03:55

【深度学习进阶】01目标检测理论：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN系列以及FPN结构

参考来源：太阳花的小绿豆的博客_CSDN博客-深度学习,软件安装,Tensorflow领域博主目录1.目标检测任务简介2.R-CNN网络（2014年）2.1算法流程及存在问题2.2候选区生成2.3深度网络提取特征2.4SVM分类器2.5回归器修正候选框位置3.FastR-CNN网络（2015年）3.1算法流程及存在问题3.2网络训练数据集设置3.3ROIPooling层3.4分类器以及边界框回归器
TianleiShi·2022-11-19 03:59

安装mmdetection进行测试不出图片和报错记录

frommmdet.apisimportinit_detector,inference_detectorimportmatplotlib.pyplotaspltconfig_file='configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn
只想努力赚钱的小小小M·2022-11-19 03:21

【论文解读】Attentional Feature Fusion

Multi-scaleChannelAttentionModule（MS-CAM）三、AttentionalFeatureFusion（AFF）四、IterativeAttentionalFeatureFusion（IAFF）五、实例：替换ResNet,FPN
fighting_!·2022-11-17 08:20

行为识别 - Temporal Pyramid Network for Action Recognition

用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题0.前言相关资料：arxivgithub论文解读论文基本信息领域：行为识别作者单位：港中文&商汤发表时间：CVPR2020一句话介绍：在普通行为识别网络中添加一个类似于FPN
清欢守护者·2022-11-15 13:12

CenterNet-ObjectAsPoints 复现（一）损失函数

xingyizhou/CenterNetbackbone:a:Hourglass沙漏网络，未对其修改b:带转置卷积的resnet+deformableconvc:DLA-34语义分割网络d:DLA-34+FPN
小帆97·2022-11-13 15:19

基于pytorch预训练模型使用Faster RCNN调用摄像头进行目标检测【无敌详细！简单！超少代码！】

spm=1001.2014.3001.5503使用Pytorch自带的预训练模型fasterrcnn_resnet50_fpn，该模型是在COCO数据集上进行
猫头丁·2022-11-13 11:51

FPN论文笔记

FPN论文笔记现在看FPN和Inception并行结构融合有点像，FPN上采样同时横向连接相加，Inception是堆叠几个感受野不同的feature，融合的思想有点相似。FPN是什么？
白蜡虫可·2022-11-13 10:17

目标检测FCOS网论文阅读、损失函数解读

FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection项目源码：https://github.com/tianzhi0549/FCOS目录1基于全卷积的单阶段检测损失函数2FCOS基于FPN
不瘦8斤的妥球球饼·2022-11-09 12:39

ssFPN学习笔记

学习笔记ssFPN:ScaleSequence(S2S^2S2)FeatureBased-FeaturePyramidNetworkforObjectDetectionAbstract特征金字塔网络(FPN
麻花地·2022-11-08 15:59

【目标检测】49、YOLOF | 单层特征用的好就够啦！

YouOnlyLookOne-levelFeature代码：https://github.com/megvii-model/YOLOF出处：CVPR2021作者：旷世时间：2021.03YOLOF的贡献点：通过对比实验发现了FPN
呆呆的猫·2022-11-07 17:26

IPG-Net: Image Pyramid Guidance Network for Object Detection论文笔记

前言FPN虽然通过top-down特征融合为浅层特征提供了充足的语义信息，但深层特征可能会缺少位置或空间信息，而空间信息的损失会导致特征不对齐，即anchor和卷积特征之间存在一些偏移，也就是说anchor
头柱碳只狼·2022-11-07 08:49
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