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FPN对于目标检测的优点

之前没细想，以为FPN只是做了一个多尺度融合，没想到FPN在目标检测中解决了一些关键问题。

Rainylt·2023-02-04 14:11

【目标检测】FPN

FeaturePyramidNetworksforObjectDetection摘要5FPSonaGPU（有点慢）1.引言d为FPN，速度和b、c相似，但是更精准。

理心炼丹·2023-02-04 14:09

目标检测算法FPN(Feature Pyramid Networks)简介

目标检测算法FeaturePyramidNetworks(FPN)由Tsung-YiLin等人于2017年提出，论文名字为”FeaturePyramidNetworksforObjectDetection

fengbingchun·2023-02-04 14:39

【pytorch目标检测】FPN网络结构

语义一般指的是图像每个像素点的类别归属语义信息可以理解为与类别划分有关的信息对网络前端通过非线性变换，对图像内容中纹理，几何颜色等信息表达，这种表达会使网络后端对类别归属做出正确的预测低级语义信息：对浅层特征的表达（如颜色，几何，纹理等特征）网络的前几层高级语义信息：高层特征的表达，对分类产生重要影响网络的后几层引言2016年特征金字塔网络（FeaturePyramidNetwork）为了增强语义

Stephen-Chen·2023-02-04 14:06

目标检测中的FPN模块

FPN模块的结构很简单，主要思想是高层特征反哺低层特征，达到语义与分辨率的平衡。当用于目标检测时，一个问题是如何与RPN和detectionhead结合。

jsrdcht·2023-02-04 14:34

Mask-RCNN

Motivation：instance-awaresegmentationIdeas:addMaskbranchwithROIAlign;Backbone：ResNeXt101-FPN;detectionhead

jmt330·2023-02-04 13:02

半监督目标检测

（二）PseCo极市直播第101期丨ECCV2022-李钢-PseCo：FPN错位对齐，实现高效半监督目标检测（三）MixMatch强到没朋友的MixMatch半监督学习利器B站（四）前沿解读|图解半监督学习框架

Highlight_Jin·2023-02-04 10:21

GAN方法去模糊-DeblurGANv2

作者首次将FPN引入到去模糊中作为生成器的核心模块。FPN可以与大量的backbone协作，可以轻松的在性能与效

机器学习社区·2023-02-03 17:45

深度学习初探——yolov3经典目标检测算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、yolov3的网络结构二、利用Darknet-53进行特征提取1.残差网络2.代码实现三、利用FPN特征金字塔进行特征增强和预测输出

心之向阳，无畏伤悲·2023-02-03 08:14

faster-rcnn构建backbone（fpn结构）

torch1.10以上对应torchvision不含fpn结构（一个预测特征层）修改train文件更改create_model导入包importosimportdatetimeimporttorchimporttransformsfromnetwork_filesimportFasterRCNN

余幼时即嗜学^·2023-02-03 07:52

使用pytorch实现预训练模型迁移学习中的目标检测

目录1.COCO数据集类别文件下载2.fasterrcnn_resnet50_fpn预训练模型预测图片导入相关的包（1）读取类别文件（2）数据变换（3）加载预训练模型（4）检测一张图片（5）实时检测3.

Keep_Trying_Go·2023-02-02 11:20

YOLO系列：详细解读YOLOv8的改进模块！

YOLOv5，不然没机会了这里粗略回顾一下，这里直接提供YOLOv5的整理的结构图吧：Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN

AiCharm·2023-02-02 09:56

yolo系列之yolov3

而yolov3的做法在于在yolov2的基础上引入fpn网络。1.特征提取原始yolov3使用了darknet53网络模型。该模型借鉴在特征提取方面借鉴了残差网络，引入了残差单元。并且引入了fp

mayeight·2023-02-01 14:53

DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design

DAMO-YOLO是由YOLO扩展而来的，它采用了一些新技术，包括神经结构搜索(NAS)、高效的重参数化泛化FPN(RepGFPN)、具有AlignedOTA标签分配的轻量级头部和蒸馏增强。

长沙有肥鱼·2023-02-01 12:02

Modules Of YoloV5 Architecture

Bottleneckwith3ConvolutionalBlocks4.Focus5.SPP6.DWConv,DepthWiseConvolution7.GhostConv8.GhostBottleneck9.MixConv10.CrossConv11.FPN

恒友成·2023-02-01 12:00

一文看懂YOLO v8

首先，回归一下yolov5：Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的

小小小绿叶·2023-02-01 09:51

FPN网络

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdfB站链接：1.1.2FPN结构详解_哔哩哔哩_bilibili参考资料：如何理解神经网络中通过add的方式融合特征？

捂好小马甲·2023-01-31 20:55

Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors

二.详细2.1FocalDistillation2.1.1mask计算此篇文章在目标检测蒸馏中对FPN层进行限制，正常的操作如下公式(1)所示：\[L_{fea}=\frac{1

影醉阏轩窗·2023-01-31 15:46

DynaSLAM-3 DynaSLAM中Mask R-CNN部分源码解析（Ⅱ）

目录1.FPN1.1FPN层原理1.2FPN代码解析2.候选框的生成2.1根据特征图生成候选框1.FPN1.1FPN层原理在FasterR-CNN网络中，提取特征的时候，将原始数据经过一系列的卷积层，我们只用最后一层的特征图进行提取

Courage2022·2023-01-31 11:19

FasterR-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet,YOLOv3速度和准确性比较

很难在不同的目标检测器之间进行公平的比较。对于哪个模型是最好的？这个问题是没有直接的答案。对于现实生活中的应用，我们选择平衡准确性和速度。除了检测器类型外，我们还需要了解影响性能的其他选择：Featureextractors(VGG16,ResNet,Inception,MobileNet).Outputstridesfortheextractor.Inputimageresolutions.Ma

zero_f460·2023-01-30 10:48

PVTv2 ——KeyError:‘RetinaNet:“pvt_v2_b1:\‘pretrained‘“‘

PVTv2——KeyError:‘RetinaNet:“pvt_v2_b1:‘pretrained’”’#问题说明：以retinanet_pvt_v2_b1_fpn_1x_coco.py为例，测试时提示错误

Elizabeth-sun·2023-01-28 11:35

Exploiting sample correlation for crowd counting with multi-expert network

设计了FPN反卷积计数网络，一个更适合于多专家计数网络的基本模型。一些方法中的多专家

Yunpeng1119·2023-01-28 09:38

mmdetection常用命令

注意：文中--evalbbox适用于目标检测模型，其他模型--eval需要换参数）1.Testpythontools/test.pyconfigs/ballon/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly

zxrzhang·2023-01-27 15:28

mmdetection2.11.0 模型测试评估及计算各个类别的map

数据集与custom数据集使用如下命令直接计算各个分类的map,使用的图片为config配置中test中的数据集评估pythontools/test.pywork_dirs/faster_rcnn_r50_fpn

知北行·2023-01-27 15:58

【mmdetection】工具tools试用

jy1023408440/article/details/1057017052.可视化数据集browse_dataset.pypythontools/browse_dataset.pym1/faster_rcnn_r50_fpn

AI视觉爱好者·2023-01-27 15:57

Yolov3模型——pytorch实现

论文传送门：YOLOv3:AnIncrementalImprovementYolov3的改进：1.使用Darknet53作为backbone；2.多尺度特征预测(类似FPN结构)；3.其他tricks。

CV_Peach·2023-01-26 10:00

目标检测选介

featurepyramid后面出现了FPN，之后SSD、RetinaNet、YOLOv3都用了FPN的思想CassadeRCNNQuali

TerenceChen1210·2023-01-26 00:24

目标检测：YOLOV3技术详解

主要改进DarkNet53从yolov2的darknet19转换为了新的darknet53，主要借鉴了FPN的思想，引入了多个感受野的特征融合，具体如下图：CBL模块：卷

HanZee·2023-01-23 08:26

YOLO v8详解

回顾一下YOLOv5Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的FPN，但是量化还是有些需要图优化才可以达到最优的性能

樱花的浪漫·2023-01-21 11:57

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

晓飞的算法工程笔记·2023-01-19 10:28

【论文阅读】RetinaNet （Focal Loss for Dense Object Detection）

RetinaNet网络框架图3单级RetinaNet网络架构在前瞻ResNet架构[16](a)之上使用特征金字塔网络(FPN)[20]主干来生成一个丰富的、多尺度的卷积特征金字塔(b)。

Clark-dj·2023-01-19 10:27

【CV-目标检测】

《目标检测》文章目录***《目标检测》***一、网络结构1.FPN2.PAN3.SPP4.输出头5.csp1-x|csp2-x区别二、神经网络相关知识点1.卷积1.1定义1.2感受野计算1.3计算量`参数量

不见山_·2023-01-18 21:05

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

欢迎使用我们最近开源的EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https://github.com/alibaba/EasyCVViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-basedMaskR-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-basedMaskR-CNN给出了用ViT作为backbone的MaskR-C

阿里云云栖号·2023-01-18 20:50

超越 FPN 和 NAS-FPN！商汤&港中文提出 FPG，特征金字塔网格强势登场！

论文标题：FeaturePyramidGrids作者团队：商汤&港中文(陈恺&林达华)&南洋理工大学&FAIR论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.03580该文章首发在arxiv上，新投稿于CVPR。引言特征金字塔网络已在目标检测中被广泛采用，以改进特征表示以更好地处理尺度变化。设计思路在本文中，作者设计了特征金字塔网格（FPG），这是一个深层的多路径特征金字塔，它将特

Mr.Jk.Zhang·2023-01-18 20:39

超越FPN和NAS-FPN！ FPG：《Feature Pyramid Grids》特征金字塔网格强势登场！

性能优于FPN、NAS-FPN等金字塔网络。作者团队：商汤&港中文(陈恺&林达华)&南洋理工大学&FAIR该文章首发在arxiv上，新投稿于CVPR。

baobei0112·2023-01-18 20:35

论文复现——CE-FPN: Enhancing Channel Information for Object Detection

最近想自己对FPN结构进行一些改进，读了不少有关FPN的论文，有些论文开源了，但是有些最新的论文没有开源，后面打算把最近复现的论文都总结一下，发个论文复现系列的文章。

RooKiChen·2023-01-18 20:34

基于EasyCV复现ViTDet：单层特征超越FPN

目录如何提升计算效率Backbone如何得到多尺度特征SimplefeaturepyramidMaskRCNN数据增强超参数预训练对比实验效果图Tutorial一、安装依赖包二、数据准备三、模型训练和评估ReferenceEasyCV往期分享作者：伝迹、谦言、临在欢迎使用我们最近开源的EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https:

阿里云大数据AI技术·2023-01-18 19:31

CV（MobileNet，ResNet，FPN）网络参数量比较

MobileNet:5,347,520MobileNet+fpn:13,344,960ResNet:23,561,152ResNet+fpn:31,558,592这里的MobileNet我为了和ResNet

爱吃鱼的小王同学·2023-01-18 11:13

论文阅读 || 目标检测系列—— Mask R-CNN详解

MaskRCNN=（ResNet-FPN)+(FastRCNN)+(Mask)其中

magic_ll·2023-01-17 23:45

MMdetection记录

zhuanlan.zhihu.com/p/337375549我只提取我在意的模块详解一个batch进来之后到backbone，例如ResNet输出的单尺度或者多尺度特征图然后到neck进行特征融合或增强，例如FPN

菜鸟中的菜中菜·2023-01-17 16:05

ｍmdetection使用记录

根据自己使用的数据，修改configs下的文件，num_classes=(数据类别数＋１)注：有些文件有一处，有些有多处２．训练：pythontools/train.pyconfigs/mask_rcnn_r50_fpn

黑弓土·2023-01-17 16:04

论文笔记（十二）【CSPNet】CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN

目录1，参考2，CSPNet介绍3，CSPNet的贡献4，CSPNet的结构5，CSP思想的应用6，FPN设计/ExactFusionModel7，总结1，参考YOLOv4之CSPNet深度学习_经典网络

CV-杨帆·2023-01-16 09:36

yolox的正负样本分配策略mmdet代码详解

YOLOXHead中的MlvlPointGenerator，SimOTTAssigner，PseudoSampler，_bbox_decode中，其中核心代码在SimOTTAssigner.yolox是解耦头，输入fpn

Kun Li·2023-01-15 18:06

mmdet FPN_CARAFE 代码解析

我的版本是mmdet2.23FPN_CARAFE类的初始化参数与原始的FPN有所不同这是PFN的构造函数def__init__(self,in_channels,out_channels,num_outs

FeboReigns·2023-01-14 19:28

【竞赛】竞赛的常见思路和方案——目标检测

rpn中anchorratio，大目标和小目标考虑训练集和测试集的分布数据集的划分直接比列分层抽样，考虑类别的分布domain，根据数据集的分布，两个不同的年代k折划分2模型backbone，Neck（FPN

Deepsdu·2023-01-14 11:43

《YOLOF：You Only Look One-level Feature》论文笔记

参考代码：YOLOF1.概述导读：回顾之前检测网络中普遍使用的FPN网络进行不同尺度特征的融合，以及在不同scale下进行目标检测（不同size的目标会被分配到不同stride的FPN特征图上），这其实是一种分而治之的策略

m_buddy·2023-01-12 16:20

Anchor Free的目标检测

其中一阶段的检测技术包括SSD，DSSD，RetinaNet，RefineDet，YOLOV3等，二阶段技术包括Faster-RCNN，R-FCN，FPN，CascadeR-CNN，SNI

落花逐流水·2023-01-12 10:58

mmdetectionv1.0.0-inference代码--修改config-batch图像数目，学习率下降等--训练期间测试开启-训练灰度

importmmcvimportosfrommmdet.apisimportinit_detector,inference_detector,show_resultconfig_file='configs/mask_rcnn_r50_fpn

知识在于分享·2023-01-12 07:40

mmdetection mask-rcnn 训练步骤

mmdetectionmask-rcnn训练步骤1、准备数据集,coco标注格式2、修改匹配的训练参数文件configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py这里配置了模型文件,数据配置文件以及调度设置等

mikeyNa·2023-01-12 07:58

Cascade R-CNN 详细解读

文章提出的cascade结构的效果是惊艳的，几乎对于任意的R-CNN（Fasterrcnn，FPN，R-FCN等）都可以带来2到4个点的AP提升！！！而且实现十分简单，已使用Pytorch在

Aced96·2023-01-12 07:57

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