FPN(feature pyramid networks)

多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks). 原来多数的object detection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.另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特征做预测,而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的. 下图FIg1展示了4种利用特征的形式: (a)图像金字塔,即将图像做成不同的scal…

Feature Pyramid Networks for Object Detection比较FPN、UNet、Conv-Deconv

https://vitalab.github.io/deep-learning/2017/04/04/feature-pyramid-network.html Feature Pyramid Networks for Object Detection Reviewed on Apr 4, 2017 by Frédéric Branchaud-Charron • https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf Reference : T. Lin, P. Dollár,…

论文阅读笔记三十三：Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN CVPR 2017)

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并…

『计算机视觉』FPN：feature pyramid networks for object detection

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度…

【Network Architecture】Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN)论文解析（转）

目录 0. 前言 1. 博客一 2.. 博客二 0. 前言这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题, 感觉挺有创新性的, 如果需要与其他网络进行拼接,还是需要再回到原文看一下细节.这里转了两篇比较好的博客作为备忘. 1. 博客一这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享. 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.031…

Feature Pyramid Networks for Object Detection

Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络用于目标检测论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 论文背景: 特征金字塔是用于检测不同尺寸物体的识别系统的基本组成部分.但是最近的深度学习目标检测方法避免了使用金字塔表示,部分原因在于它是计算和内存密集型的.Fast R-CNN和Faster R-CNN主张使用单一尺度计算特征,因为它提供了精确度与速度之间良好的折中,然而多尺度检测仍然表现更好…

特征金字塔网络Feature Pyramid Networks

小目标检测很难,为什么难.想象一下,两幅图片,尺寸一样,都是拍的红绿灯,但是一副图是离得很近的拍的,一幅图是离得很远的拍的,红绿灯在图片里只占了很小的一个角落,即便是对人眼而言,后者图片中的红绿灯也更难识别. 说回到cnn,不断地卷积以后,feature map的尺寸变小.这时候feature map所代表的语义信息已经很丰富了,如果绘图绘制出来,可能会看见代表的是某种形状,颜色,或更高级的更抽象的概念了.但是由于feature map尺寸减小,所以检测小目标困难. 我们可以用同一图片,不同尺寸…

FPN（feature pyramid networks）

多数的object detection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.另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特征做预测,而FPN不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的. 图 a 图像金字塔.将图像做成不同的scale,然后不同scale的图像生成对应的不同scale的特征.这种方法的缺点在于增加了时间成本.有些算法会在测试时候采用图像金字塔. 图 b 仅采用网络…

论文阅读 | FPN：Feature Pyramid Networks for Object Detection

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144v2.pdf 代码地址:https://github.com/unsky/FPN 概述 FPN是FAIR发表在CVPR 2017上的一篇文章,采用特征金字塔的方法进行目标检测.文中利用深层卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构,高效地构造特征金字塔.文章提出了FPN——一种具有横向连接的自顶向下的结构,来构建所有尺度上的高级语义特征映射. 网络结构下图展示了几种不同的利用特征的方式:(a)为图像金字塔,就是对图像resize…

FPN-Feature Pyramid Networks for Object Detection

FPN-Feature Pyramid Networks for Object Detection 标签(空格分隔): 深度学习目标检测这次学习的论文是FPN,是关于解决多尺度问题的一篇论文.记录下论文笔记,欢迎交流.转载请注明网址:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6884121.html 动机: 特征金字塔是多尺度目标检测系统的一个基本组成部分.但是,在最近的深度学习目标检测上,考虑到特征金字塔花费的计算和存储代价,都选择避免使用特征金字塔.问题的关键是寻找…

Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection

Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection ECCV2018 总结: 文章借鉴了SPP的思想并通过MSCA(multi-scale context aggregation)模块进行特征融合从而提出PFPNet(Parallel Feature Pyramid Network)算法来提升目标检测的效果. 1.使用spp模块通过扩大网络宽度而不是增加深度来生成金字塔形特征图 2.提出msca模块,有效地结合了大不相同规模的上下文信息 3…

FPT: Feature Pyramid Transfomer

导言: 本文介绍了一个在空间和尺度上全活跃特征交互(fully active feature interaction across both space and scales)的特征金字塔transformer模型,简称FPT.该模型将transformer和Feature Pyramid结合,可用于像素级的任务,在论文中作者进行了目标检测和实力分割,都取得了比较好的效果.为了讲解清楚,若有transformer不懂的读者,关于transformer可以在公众号中看另一篇文<Transforme…

YOLO系列：YOLO v3解析

本文好多内容转载自 https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381 yolo_v3 提供替换backbone.要想性能牛叉,backbone可以用Darknet-53,要想轻量高速,可以用tiny-darknet 首先,看一下YOLOV3网络结构 DBL: 如图1左下角所示,也就是代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky,是yolo_v3的基本组件.就是卷积+BN+Leaky relu.对于v3来说,BN和leaky r…

（转）Awesome Object Detection

Awesome Object Detection 2018-08-10 09:30:40 This blog is copied from: https://github.com/amusi/awesome-object-detection This is a list of awesome articles about object detection. R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SPP-Net Y…

AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测论文解读

Object Detection based on Region Decomposition and Assembly AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测论文解读作者 | 文永亮学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 这是一篇发表于AAAI2019的paper,文章提出了一种R-DAD的方法来对RCNN系列的目标检测方法进行改进. 研究动机: 目前主流的目标检测算法分为1 stage和2 stage的,而2 stage的目标检测方法以Fa…

阅读detection

关于detecion的几篇文章,感觉有必要系统学习一下,并记录一下了,最近看书比较多,文章看得少,赶紧看看吧. FPN:Feature Pyramid Networks for Object Detection 作者阵营可以去看看,不在这里贴了,免得吓着大家.前一篇MASK R-CNN就吓到我自己了,这篇是MASK r-cnn的前一篇吧,mask rcnn就是基于这个做的,取得的效果那么高,也有很大一部分是FPN的功劳吧,所以比起来FPN更有价值. 同时出现的一篇类似工作,Beyond Ski…

Object Detection(RCNN, SPPNet, Fast RCNN, Faster RCNN, YOLO v1)

RCNN -> SPPNet -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> FPN YOLO v1-v3 Reference RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation SPPNet: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition…

关于目标检测 Object detection

NO1.目标检测 (分类+定位) 目标检测(Object Detection)是图像分类的延伸,除了分类任务,还要给定多个检测目标的坐标位置. NO2.目标检测的发展 R-CNN是最早基于CNN的目标检测方法,然后基于这条路线依次演进出了SPPnet,Fast R-CNN和Faster R-CNN,然后到2017年的Mask R-CNN. R-CNN即区域卷积神经网络,其提出为目标检测领域提供了两个新的思路:首先提出将候选子图片输入CNN模型用于目标检测和分割的方法,其次提出了…

手把手教你用深度学习做物体检测(七)：YOLOv3介绍

YOLOv3 论文:< YOLOv3: An Incremental Improvement > 地址: https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdfyolov3 相比之前版本的改进网络的特征提取部分由 Darknet-19改成了 Darknet-53,更深了,速度确有下降,但是相比ResNet来说仍然高很多.…

zzDeep Learning Papers Translation(CV)

Deep Learning Papers Translation(CV) Image Classification AlexNetImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 中文版中英文对照 VGGVery Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 中文版中英文对照 ResNetDeep Residual Learning fo…

深度学习笔记（十）Augmentation for small object detection（翻译）

一. abstract 这些年来,目标检测取得了令人瞩目的成就.尽管改进很大,但对于小目标和大目标的检测性能差异还是蛮大的.我们在 MS COCO 数据集上分析了如今一个比较先进的算法,Mask-RCNN.我们发现小目标的 GT 和检测框之间 IOU 远小于期望的阈值(比如0.5).我们推测这是由于两个因素: 1) 包含小目标的图片的数量忒少, 2) 即使每张图片里都有小目标,这些小目标在整图中占比也太少了.因此我们建议对这些包含小目标的图像进行 oversample,并通过多次复制粘贴小目标的…

应读的paper

1.Faster R-CNN:https://arxiv.org/abs/1506.01497(已读) 2.FPN(Feature Pyramid Networks for Object Detection):https://arxiv.org/abs/1612.03144(正在读) 3.Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour:https://arxiv.org/abs/1706.02677(已了解大部分) 4.Meg…

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四：FPN和ROIAlign的耦合

一.模块概述上节的最后,我们进行了如下操作获取了有限的proposal, # [IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)] # IMAGES_PER_GPU取代了batch,之后说的batch都是IMAGES_PER_GPU rpn_rois = ProposalLayer( proposal_count=proposal_count, nms_threshold=config.RPN_NMS_THRESHOLD, # 0.7 name="ROI&q…

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二：基于ReNet101的FPN共享网络暨TensorFlow和Keras交互简介

零.参考资料有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker…

物体检测之FPN及Mask R-CNN

对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常…

论文笔记：目标检测算法（R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN，FPN，YOLOv1-v3）

R-CNN(Region-based CNN) motivation:之前的视觉任务大多数考虑使用SIFT和HOG特征,而近年来CNN和ImageNet的出现使得图像分类问题取得重大突破,那么这方面的成功能否迁移到PASCAL VOC的目标检测任务上呢?基于这个问题,论文提出了R-CNN. 基本步骤:如下图所示,第一步输入图像.第二步使用生成region proposals的方法(有很多,论文使用的是seletivce search,ImageNet2013检测任务的冠军UVA也使用了该算法)提…

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