fpn 第10页

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

refinedet:Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

arxiv.org/abs/1711.06897pytorch代码链接：https://github.com/luuuyi/RefineDet.PyTorchRefinedet模型大致上是将RPN、SSD和FPN

WYXHAHAHA123·2022-11-07 08:41

实例分割------Yolact-minimal结构详解

检测的大致步骤为：1.从backbone中取出C3，C4，C5;2.通过FPN网络生成P3，P4，P5，通过P5生成P6和P73.P3通过Prot

小飞龙程序员·2022-10-31 18:11

yolov5原理

目录1网络结构1.1整体网络结构参考1.2backboneC3结构1.3Neck1.3.1SPPF1.3.2带C3结构的FPN-PAN1.4Head1网络结构1.1整体网络结构参考yolov56.0版本参考

xd_MrCheng·2022-10-30 07:22

Segformer Decoder - Segformer_Head

创新点一：SegFormerconsistsoftwomainmodules:LightWeightDecoder-All_MLP【主角】在Encoder特征提取过程类似采用FPN方法，经过Encoder

gwy2018·2022-10-28 16:16

mask r-cnn的理解

通常可以分为两个阶段rcnn与fastrcnn的改进RPNfeaturemap卷积层-池化层-全连接层GroundTruthMaskR-CNN边框bbox回归IoU交并比Anchorbox与fasterrcnn的区别FPN

乖乖怪123·2022-10-26 10:04

人体关键点检测（Keypoints Detection）

1.综述Pytorch的torchvision库中有关键点检测的模型keypointrcnn_resnet50_fpn()网络模型，其可以对17个人体关键点进行检测。

爱学习的大白菜·2022-10-25 16:50

睿智的目标检测61——Keras搭建YoloV7目标检测平台

睿智的目标检测61——Keras搭建YoloV7目标检测平台学习前言源码下载YoloV7改进的部分（不完全）YoloV7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·2022-10-25 07:45

FCOS 论文笔记

文章目录创新点基于FCN的检测器网络输出LossInference多等级FPN预测center-nessbranch逐像素地去进行回归和分类，类似语义分割的思路，避免了预设锚点框的超参的设置，以及生成锚点框的运算

yuyijie_1995·2022-10-24 07:20

论文阅读|目标检测之CE-FPN，将通道增强运用到上采样，减少信息丢失，同时添加了通道注意力机制

论文原文：https://arxiv.org/abs/2103.10643目前FPN-based的方法大多存在ChannelReduction的固有缺陷，导致语义信息的丢失。

yanghaoplus·2022-10-22 09:44

【YOLOV4】FPN+PAN结构

yolo4的neck结构采用该模式，我们将Neck部分用立体图画出来，更直观的看下两部分之间是如何通过FPN结构融合的。

mjiansun·2022-10-22 09:42

【MMDetection 源码解读之yolov3】Neck - FPN

目录前言一、FPN总结前言这部分接着前一篇文章【MMDetection源码解读yolov3】Backbone-Darknet53继续往后讲。

满船清梦压星河HK·2022-10-22 09:09

改进的YOLOv5：AF-FPN替换金字塔模块提升目标检测精度

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式源代码：https://arxiv.org/pdf/2112.08782.pdf计算机视觉研究院专栏作者：

计算机视觉研究院·2022-10-22 09:37

改进YOLOv5 | Stand-Alone Self-Attention | 针对视觉任务的独立自注意力层 | 搭建纯注意力FPN+PAN结构

改进YOLOv5|Stand-AloneSelf-Attention|搭建纯注意力Neck结构论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.05909卷积是现代计算机视觉系统的一个基本构建模块。最近的方法主张超越卷积，以捕捉长距离的依赖关系。这些努力的重点是用基于内容的互动来增强卷积模型，如自我注意和非本地手段，以实现在一些视觉任务上的收益。由此产生的自然问题是，注意力是否可以成

迪菲赫尔曼·2022-10-22 09:05

神经网络中concat与add的区别

原文链接：https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/88355956一、如何理解concat和add的方式融合特征在各个网络模型中，ResNet，FPN

阿委困的不能行·2022-10-19 14:49

MMDet逐行代码解读之ResNet50+FPN

文章目录前言1、ResNet501.1.构建一个resnet501.2.搭建过程1.2.1stem部分1.2.2ResLayer部分1.2.3冻结部分参数1.2.4重写train方法1.3.前向传播2、FPN2.1

武乐乐~·2022-10-17 12:03

FPN与Unet的异同

来源：目标检测的FPN和Unet有差别吗?

m0_61899108·2022-10-16 11:24

Xilinx DPU 新玩法，加速 AI 应用落地

它包含一组高度优化的指令，并支持大多数卷积神经网络，例如VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet、FPN等，可将DPUIP作为一个模块集成到所选Zynq®-7000SoC

米尔MYIR·2022-10-14 18:55

RCNN SPPNet Fast R-CNN Faster R-CNN Cascade R-CNN

puspos·2022-10-13 09:46

神经网络模型训练简记（二）

神经网络模型训练简记（二）内容简述三、机器视觉网络模型分类及简介3.2目标检测3.2.1RCNN3.2.2SPPNet3.2.3FastRCNN3.2.4FasterRCNN3.2.5MaskRCNN3.2.6FPN3.2.7CascadeRCNN3.2.8LibraRCNN3.2.9GridRCNN3.2.10YOLOv13.2.11SSD3.2.12YOLOv23.2.13RetinaNet3

weixin_46846685·2022-10-13 09:41

FPN（特征金字塔）结构笔记

文章目录1.特征金字塔结构2.FPN结构3.FPN+RPN结构4.性能指标论文：featurepyramidnetworksforobjectdetection，论文链接摘要：本文利用深度卷积网络固有的多尺度金字塔层次构造特征金字塔

Clichong·2022-10-12 22:25

FPN网络详解

1特征金字塔特征金字塔(FeaturePyramidNetworks，FPN)的基本思想是通过构造一系列不同尺度的图像或特征图进行模型训练和测试，目的是提升检测算法对于不同尺寸检测目标的鲁棒性。

樱花的浪漫·2022-10-12 22:38

目标检测中的各种FPN

早期的目标检测算法，无论是一步式的，还是两步式的，通常都是在Backbone的最后一个stage（特征图分辨率相同的所有卷积层归类为一个stage）最后一层的特征图，直接外接检测头做目标检测。此种目标检测算法，可以称之为单stage目标检测算法。由于单stage目标检测算法中，Backbone的最后一个stage的stride通常是32，导致输出的特征图分辨率是输入图片分辨率的1/32，太小，不利

cv研究僧·2022-10-12 22:07

目标检测之FPN网络详解

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达特征图金字塔网络FPN（FeaturePyramidNetworks）是2017年提出的一种网络，FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题

小白学视觉·2022-10-12 22:35

FPN网络理解

fpn设计细节：1*1的卷积是让最左侧的三个特征图的通道保持一致，从而可以进行特征融合2.FPN的功效被夸大了其实，fpn真正起作用的是分而治之的策略，特征融合的作用其实很有限，此外fpn存在消耗大量显存

完◎笑·2022-10-12 22:35

【目标检测论文泛读】-----FPN------(Feature Pyramid Networks for Object Detection)

文章目录R-CNN模型系列回顾FPN模型提出的背景前人做的工作各种金字塔模型作者提出的改进方法FPN模型：Bottom-upTop-downLateralConnectionFPN应用在FasterR-CNN

深度不学习！！·2022-10-12 22:32

FPN笔记

论文：FeaturePyramidNetworksforObjectDetectionMotivation许多图像识别的检测算法都考虑到不同尺寸图片（multi-scale）对算法的影响。下图是几种利用不同尺寸特征的策略。a.图像金字塔，生成不同尺寸的图片，每张图片生成不同的特征，分别进行预测，最后统计所有尺寸的预测结果。这种方法最大的缺点是运算时间长，很难用于训练，在测试的时候可能会用一下。b.

叫什么就是什么·2022-10-12 22:02

卷积神经网络——FPN(Feature Pyramid Networks)介绍

FPN(FeaturePyramidNetworks)：特征金字塔网络，是用来提取不同尺度特征图的，提供给后面的网络执行预测任务。为什么需要FPN呢？

helpburn·2022-10-12 22:58

FPN+PAN结构学习

blog.csdn.net/qq_35054151/article/details/111461066yolo4的neck结构采用该模式，我们将Neck部分用立体图画出来，更直观的看下两部分之间是如何通过FPN

haima1998·2022-10-12 22:58

FPN结构详解

FeaturePyramidNetworksFPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅度提升了小物体检测的性能。(a)为特征图像金字塔结构，要检测不同尺度目标时会将图片进行缩放，针对每个尺度的图片都依次通过进行预测。(速度慢)(b)为单一特征图结构，将图片通过backbone得到最终特征图，在最终特征图上进行预测。(对小目标不友好)©

STATEABC·2022-10-12 22:57

深度学习之目标检测（三）-- FPN结构详解

深度学习之目标检测（三）--FPN结构详解深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1.FPN——特征金字塔深度学习之目标检测（三）FPN结构详解本章学习FPN相关知识，学习视频源于Bilibili。

木卯_THU·2022-10-12 22:57

【论文笔记】【目标检测】fpn详解

fpn是在卷积神经网络中图像金字塔的应用。图像金字塔在多尺度识别中有重要的作用，尤其是小目标检测。论文中给了这么一张图来展示4种利用特征的形式。（a）图像金字塔。

Chen_Swan·2022-10-12 22:50

深度学习中的FPN详解

目录一、FPN提出原因二、FPN的参考思想三、特征金字塔四、FPN具体思路一、FPN提出原因卷积网络中，深层网络容易响应语义特征，浅层网络容易响应图像特征。

tt丫·2022-10-12 22:19

目标检测3--AnchorFree的FCOS

文章目录1.介绍2.FCOS中使用的方法2.1网络结构2.2FCOS中使用`FPN`的多级预测2.3FCOS中的中心度3.mmdetection中`FCOS`源码参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间1.

恒友成·2022-10-12 09:36

Feature Pyramid Networks for Object Detection论文理解

这种称为特征金字塔网络（FPN）的体系结构作为通用特征提取器，在一些应用中展

是七叔呀·2022-10-10 07:14

[原创]YoloV3创新点总结

1、backbone使用darknet53，网络更深包括53层卷积，为避免梯度消失使用的resNetshortcut连接2、在预测阶段，借鉴了FPN(FeaturePyramidNetwork)使用3个尺度的特征

杨树_·2022-10-07 07:08

Yolo系列目标检测算法知识点总结

YoloV4论文中给出的目标检测算法的整体架构：主要包含以下几个部分：输入层用来处理输入数据，如数据增强Backbone主干网络用来提取特征Neck层用来做多尺度特征融合，提升特征的表达能力，如SPP、FPN

胖胖大海·2022-10-07 07:27

目标检测(七)：FPN----特征金字塔网络

FPN：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection这篇文章主要基于特征金字塔(FeaturePyramids)解决了目标检测系统中识别多尺度目标的不足。

犬冢紬希·2022-10-06 07:35

YOLOV4 名词总结

论文名词隐藏层批标准化batch-normalization残差网络ResNet残差连接residual-connections感受野one-stage与two-stageanchorGroundtruth（真实值）FPN

我只是爱吃苹果·2022-09-30 07:58

YOLOV4学习笔记

脖子部分（Neck）:SPP,PAN,FPN等增强特征的网络。检测头：分为回归框和分类类别等（其中有耦合和非耦合（Yolox中使用的））2.2免费菜：1.数据增强：目的是增加输入

一名不想学习的学渣·2022-09-30 07:28

目标检测 YOLOv5网络v6 0版本总结

自适应锚框计算、自适应图片缩放等；Backbone网络：融合其它检测算法的新思路，主要有：Focus结构与CSP结构；Neck网络：YOLOv5在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入了FPN

BigCabbageFy·2022-09-30 07:06

基于Paddle的计算机视觉入门教程——第11讲目标检测YOLOv3-neck、head

B站教程地址https://www.bilibili.com/video/BV18b4y1J7a6/YOLOv3整体结构Neck整体结构YOLOv3的neck部分使用的是FPN，这一部分也叫特征金字塔，

一笑奈何LHY·2022-09-28 09:18

睿智的目标检测60——Pytorch搭建YoloV7目标检测平台

睿智的目标检测60——Pytorch搭建YoloV7目标检测平台学习前言源码下载YoloV7改进的部分（不完全）YoloV7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·2022-09-27 07:32

深度学习Mask R-CNN等实例分割网络

最后使用的下图右边的结构，因为有FPN效果更好。毕设项目演示地址:链接毕业项目设计代做项目方向涵盖：OpenCV、场景文本识别、机器学习、风格迁移、视频目标检测、去模糊、显著性检测、剪枝、活体检测、

qq_1041357701·2022-09-25 18:35

论文学习 RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild

deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace.综述 RetinaFace是一个多任务学习的多尺度人脸检测模型，可实现人脸处理领域的检测和关键点提取，并应用了FPN

永恒_一瞬·2022-09-16 07:12

目标检测:AugFPN（CVPR2020）

AugFPN:ImprovingMulti-scaleFeatureLearningforObjectDetection1.摘要1.1现存问题1.2解决方法1.3性能表现2.FPN缺陷分析2.1不同层特征的语义差距

Mr.小梅·2022-09-15 07:23

python如何导入不同目录下的包

python如何导入不同目录下的包今天想给模型换一个backbone时，突然发现不知道怎么导入不同目录下的包，具体是这样的，如下图所示：现在我们工作在change_backbone_without_fpn.py

秃头小苏·2022-08-29 07:39

HRNet论文笔记及代码详解

DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforVisualRecognition》0.前置知识1）图像语义信息理解2）特征金字塔网络（FeaturePyramidNetworks，FPN

Iron_lyk·2022-08-25 15:06

【自然场景文字检测与识别】文字检测算法之DBNet

文章目录DBNet：FPN，分割网络DeformableconvolutionHardnegativemining（错题集，解决类别不平衡问题）from:https://www.bilibili.com

I"ll carry you·2022-08-17 07:06

Yolov3/Yolov4原理对比改进创新

YoLoV3原理详解Yolo的整个网络，吸取了Resnet、Densenet、FPN的精髓，可以说是融合了目标检测当前业界最有效的全部技巧。

酸辣土豆丝不要辣·2022-08-16 08:53

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