pyramid

高效的从Backbone CNN提取特征的方法：FPN

FPN（FeaturesPyramidNetworks）特征金字塔网络是从backboneCNN中提取特征用于后续目标检测和语义分割等问题。
winycg·2020-09-10 21:22

AC-FPN：比FPN提升3个点 | Attention-guided Context Feature Pyramid Network for Object Detection

感觉就是借鉴了语义分割中DANet中的思想，出发点与结构都很像。注意力机制堆出来的效果，有兴趣的小伙伴可以去试试。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.11475.pdfGithub：https://github.com/Caojunxu/AC-FPNAbstract：对于目标检测，如何解决高分辨率输入上的特征图分辨率与感受野大小之间的矛盾要求仍然是一个悬而未决的问题。在
chenzy_hust·2020-09-10 20:11

mask R-CNN学习笔记（1）FPN网络（feature pyramid networks）——代码与理论结合

FPN论文及详细内容可参考：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72890275FPN网络结构：顶层特征通过上采样和低层特征做融合，而且每层都是独立预测的。在maskR-CNN中主干网络采用：Resnet101，详细内容参考：https://blog.csdn.net/weixin_41259130/article/details/84
是小杰吖·2020-09-10 20:46

2D多人关键点：《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》

《CascadedPyramidNetworkforMulti-PersonPoseEstimation》机构：Face++源码：https://github.com/chenyilun95/tf-cpn
Godswisdom·2020-09-10 18:16

读论文系列：Object Detection SPP-net

本文为您解读SPP-net:SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognitionMotivation神经网络在计算机视觉方面的成功得益于卷积神经网络
梦里茶·2020-09-10 18:07

Feature Pyramid Networks for Object Detection

Introduction多尺寸是物体识别的一个难题。传统方法解决问题的方法是下图(a)的方式，构造一个图像的金字塔，然后计算他们的特征形成特征金字塔，然后再每一层特征上去做预测。但是这涉及到尺寸覆盖的问题，对于DPM这样的方法，就需要非常dense(稠密)的金字塔了。神经网络的方法只需要在最后一层featuremap上做预测，也能获得比较好的结果了，如下图(b)。但是对于小物体，表现还是不太好，所
smallplum123·2020-09-10 17:30

FPN 检测网络解析

论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectionDetection代码：GitHub可搜作者在文中指出了一种基于特征金字塔结构的目标检测算法，但是骨干网络结构还是基于faster-rcnn
perfects110·2020-09-10 15:02

【目标检测七】FPN-从原理到模型的训练与测试

】【创新点】【动机】【有效性分析】模型搭建1.环境搭建2.下载源代码3.跑一下Demo测试一下模型训练自己的数据1.数据准备3.跑起来测试自己的数据1.参数设置2.验证测试FPN论文名：featurepyramidnetworksforobjectdetection
南石北岸生·2020-09-10 13:47

图像处理——光流Optical Flow介绍与OpenCV实现

感谢ForeeverYang2的渊博知识，本文转自https://blog.csdn.net/ap1005834/article/details/51226660更多细节请查看论文“PyramidalImplementationoftheLucasKanadeFeatureTrackerDescriptionofthealgorithm
fengye2two·2020-09-10 13:42

AC-FPN解读 --- Attention-guided Context Feature Pyramid Network for Object Detection

论文：https://arxiv.org/pdf/2005.11475.pdf代码：https://github.com/Caojunxu/AC-FPN目录摘要简介AC-FPNA.CEM模块B.AM模块1)ContextAttentionModules2)ContentAttentionModule实验结果摘要对于目标检测，如何解决高分辨率输入上的特征图分辨率与感受野之间的矛盾要求仍然是一个悬而未
梦坠凡尘·2020-09-10 12:46

AC-FPN论文详解：Attention-guided Context Feature Pyramid Network for Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.11475.pdf代码地址：https://github.com/Caojunxu/AC-FPN摘要如何解决高分辨率输入情况下，特征图分辨率和感受野之间的矛盾，仍然是一个开放性问题。本篇文章旨在解决这个问题，提出了一个网络结构，称之为注意力引导背景特征金字塔网络（AC-FPN），它通过集成注意力引导的多路径特征，来获取来自各种大感受野
陈二xh·2020-09-10 12:58

DeepLab系列

DeepLabV1:AFullyConnectedCRFsDilatedConv&ReceptiveFieldCRFsforaccuratelocalizationDeeplabV2:astrousspatialpyramidpoolingDeepLab
Victor的草原·2020-09-10 12:52

Mask_RCNN翻译和详解笔记一（原文翻译+源代码+代码使用说明）

名词表MaskR-CNN（MaskRecycleConvolutionalNeuralNetwork），掩膜循环卷积神经网络FPN（FeaturePyramidNetwork），特征金字
G换一种活法·2020-09-10 10:32

CVPR2020-人脸识别一些论文解读摘要

人脸识别方向一些论文快查GroupFaceDataUncertaintyLearninginFaceRecognition[withcode]CurricularFace[code]HierarchicalPyramidDiverseAttentionNetworkforFaceRecognitionGroupFace
门被核桃夹了还能补脑嘛·2020-09-04 15:56

【CVPR 2016】Weakly Supervised Deep Detection Networks

【CVPR2016】WSDDN结构实验结构先学习一下SPP(spatialpyramidpooling)，如下图所示，在R-CNN中，进入卷积层之前必须对图片进行crop或者warp以保证大小相同(因为有全连接层
Hanawh·2020-08-26 23:47

SPP-Net 是怎么让 CNN 实现输入任意尺寸图像的？

ECCV2014SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition解决的问题：thereisatechnicalissueinthetrainingandtestingoftheCNNs
O天涯海阁O·2020-08-26 16:51

faster rcnn中的关键知识点解析

fasterrcnn中的关键知识点解析Anchor：anchor的本质是SPP(spatialpyramidpooling)思想的逆向。而SPP就是将不同尺寸的输入resize成为相同尺寸的输出。
Bruve_y·2020-08-26 16:56

《金字塔原理》读书笔记1

5金字塔原理thepyramidpriciple第一篇表达的逻辑第一章为什么要用机子他结构对于听众来说，先要了解主要的、抽象的思想，再了解次要的，为主要思想提供支撑的思想。一次记
xing halo·2020-08-26 16:15

语义分割损失总结

CVPR2015FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation否SoftmaxlosslossmainCVPR2017SemanticSegmentation--PyramidSceneParsingNetwork
wzt_gjt·2020-08-26 15:29

最强目标检测网络 54.7AP | DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous

最新目标检测论文，从检测的骨干网络设计出发（最近基于backbone的修改，貌似更有效！同比的由SCNet），效果直接SOTA！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02334.pdf、Github地址（基于mmdet）:https://github.com/joe-siyuan-qiao/DetectoRSAbstract：一些现有的目标检测器已经证明了，通过使用两次观
chenzy_hust·2020-08-26 15:56

何恺明团队计算机视觉最新进展：从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切...

特征金字塔网络（FeaturePyramidNetworks）让我们以现在著名的FeaturePyramidNetworks（FPN）[1]开始，这是在CVPR2017发表的论文，作者Tsung-YiLin
weixin_34319999·2020-08-26 15:58

SPP-Net、Atrous Convolution以及ASPP by Rose

一、简介SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition》
weixin_30782293·2020-08-26 15:18

FPN——论文详解

http://cn.arxiv.org/abs/1612.03144题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection摘要：特征金字塔是识别不同尺度的目标时常用的结构
懂懂懂懂懂懂懂·2020-08-26 14:11

卷积神经网络模型之SPPNet模型实现

fromtorchimportnnimportmathimporttorch"""Args:out_side(tuple):Lengthofsideinthepoolingresultsofeachpyramidlayer.Inputs
大雄没有叮当猫·2020-08-26 14:41

SPP Net

原文地址:SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognitionSppNet的贡献主要有两个：引入空间金字塔池化(SPP
npupengsir·2020-08-26 14:07

RCNN学习笔记(3):Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition(SPP-net)

基础框架:CNN网络需要固定尺寸的图像输入，SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示，提升R-CNN检测的速度24-102倍。固定图像尺寸输入的问题，截取的区域未涵盖整个目标或者缩放带来图像的扭曲。事实上，CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像，全连接层是需要固定大小输入的，因此提出了SPP层放到卷积层的后面，改进后的网络如下图所示：SPP是BOW的扩展，将图像从精细空间划分到粗糙空间，
Alanyannick·2020-08-26 14:42

SPP-Net：对RCNN的改进

SPP-Net是对rcnn的改进，spatialPyramidPooling，主要观点：  （1）共用特征卷积图  （2）空间金字塔池化，有效地解决了不同尺度的图片在全连接层输出不一致的问题。
chang_rj·2020-08-26 14:06

spp_layer

1layer{name:"pool5_spp"type:"SPP"bottom:"conv5"top:"pool5_spp"spp_param{pyramid_height:3pool:MAX}}2CPU3
scarlette47·2020-08-26 14:59

语义分割——Spatial Pyramid Pooling (SPP)的作用

1前言我们在DeepLabV3+中学习到了ASPP算法，ASPP就是使用了膨胀卷积的SpatialPyramidPooling(SPP)～2SPP的作用——多尺度特征融合；——将不同输入变成固定维数的向量
songyuc·2020-08-26 14:07

论文学习笔记（四）ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation

『写在前面』2018上半年出品的语义分割轻量级网络。论文出处：ECCV2018作者机构：SachinMehta等，UniversityofWashington原文链接：https://arxiv.org/abs/1803.06815v2相关repo：https://github.com/sacmehta/ESPNet目录摘要1介绍2相关工作关于卷积加速膨胀卷积3ESPNet3.1ESP模块将标准卷
Wilber529·2020-08-26 14:27

论文学习笔记-M2Det

作者机构：QijieZhao等，北京大学&阿里达摩院文章标题：《M2Det:ASingle-ShotObjectDetectorbasedonMulti-LevelFeaturePyramid》原文链接
Wilber529·2020-08-26 14:57

目标定位和检测系列（4）： 金字塔池化 （SPP-net）

论文原文链接：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition虽然这篇文章的标题说是将金字塔池化用在目标识别上的。
Meringue_zz·2020-08-26 14:24

目标检测经典工作：RetinaNet和它背后的Focal Loss

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达RetinaNet是通过对单目标检测模型(如YOLO和SSD)进行两次改进而形成的：1.FeaturePyramidNetworksforObjectDetection
AI算法修炼营·2020-08-26 14:46

FPN(Feature Pyramid Network)多尺度目标检测方案

参考论文：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection会议水平：CVPR2017开源代码：https://github.com/unsky/FPN1.多尺度目标检测问题
沈子恒·2020-08-26 14:06

SPP-Net

title：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognitionofficialcode-caffe：https://
后台开发-追梦人·2020-08-26 14:15

SPP、ASPP与PPM

SPP、ASPP与PPMSPPPPMASPPSPPSPP模块是何凯明大神在2015年的论文《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition
我不是薛定谔的猫·2020-08-26 14:37

网络模型配件 ASPP 学习笔记

目录MotivationDilatedConvolutionAtrousSpatialPyramidPoolingASPP空洞卷积主要用于对图像或视频进行Segmentation，由于在传统的卷积神经网络模型中
这个军姬不太冷·2020-08-26 14:01

Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection 用于显著性检测的金字塔特征注意网络

PyramidFeatureAttentionNetworkforSaliencydetection引言显著性检测是计算机视觉领域的基本挑战之一，怎么有效去提取特征非常关键，目前的一些方法主要都是采用多尺度卷积提取特征的方法
Y_哥·2020-08-26 13:27

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

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional --- Spp_net

主要思想：（1）SpatialPyramidPoolingLayer.正是因为该层，才让Spp_net能够实现任意图片的输入，并且得到固定长度的特征向量：stride和window的计算：（2）MappingaWindowtoFeatureMaps
Xiaomin-Wu·2020-08-26 13:22

SPP:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition(阅读)

SPP-Net已经是很早之前读过的，没有记录，现在整理检测系列的这几篇，这里简单在过一遍。论文中最重要的部分是SPM，SPM的详细阅读见博客。先看一下整体sppnet_poster，poster在何凯明大神的主页上有链接。Detection的SPP-net和RCNN流程基本一样，只是在Conv5和fc6中间加入了SPP_layer层，目的就是为了固定特征，使得输出的特征图是一样的，这样不受输出的图
langb2014·2020-08-26 13:37

图像金字塔分解

GaussLaplacianPyramid详情见:https://blog.csdn.net/zhuwei0710/article/details/69499498?
gengrenyuan·2020-08-26 12:13

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。什么是特征金字塔目标检测任务和语义分割任务里面常常需要检测小目标，但是小目标比较小呀，可能在原图里面只有几十个像素点。就像这个样子。我不检测这个猫，我就检测这一片片落叶，是不是每个落叶所占的像素点特别少呢。答案肯定是的。最关键的问题就是，像素点少会对目标检测有什么影响
ClFH·2020-08-26 12:02

空间金字塔池化SPP改进RCNN的重要思想

本文的背景是论文《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition》,是对RCNN的regionproposal要进行大量繁杂计算的重要改进
ypfzhao·2020-08-26 11:20

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

文章目录1综述1.1SPP结构（SpatialPyramidPooling）1.2ASPP结构（AtrousSpatialPyramidPooling）1.3FPN结构（FeaturePyramidNetworksforObjectDetection
muyijames·2020-08-26 11:27

特征金字塔特征用于目标检测：Feature Pyramid Networks for Object Detection

前言：这篇论文主要使用特征金字塔网络来融合多层特征，改进了CNN特征提取。作者也在流行的Fast&FasterR-CNN上进行了实验，在COCO数据集上测试的结果现在排名第一，其中隐含的说明了其在小目标检测上取得了很大的进步。其实整体思想比较简单，但是实验部分非常详细和充分。摘要：特征金字塔是多尺度目标检测系统中的一个基本组成部分。近年来深度学习目标检测特意回避金字塔特征表示，因为特征金字塔在计算
bu_boosting·2020-08-26 11:27

写给自己看的yolo 3

目录一、Yolo3简介二、Yolo3的实现2.1特征提取Backbone2.2特征金字塔（featurepyramidnetworks）2.3输出检测部分——FCN2.4ThingsWeTriedThatDidn
田神·2020-08-25 16:04

Vanya and Cubes

Vanyagotncubes.Hedecidedtobuildapyramidfromthem.Vanyawantstobuildthepyramidasfollows:thetoplevelofthepyramidmustconsistof1cube
weixin_44006014·2020-08-25 05:08

CodeForces - 492A（第三期白银组比赛T2）

Timelimit1000msMemorylimit262144kBVanyagotncubes.Hedecidedtobuildapyramidfromthem.Vanyawantstobuildthepyramidasfollows
糖贩·2020-08-25 05:33

CodeForces 492A Vanya and Cubes

A.VanyaandCubestimelimitpertest1secondmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputVanyagotncubes.Hedecidedtobuildapyramidfromthem.Vanyawantstobuildthepyramidasfollows
weixin_30480583·2020-08-25 05:59
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