前言 论文指出，大规模目标的性能下降是由于集成FPN后出现了不正确的反向传播路径。它使得骨干网络的每一层仅具有查看特定尺度范围内的目标的能力。基于这些分析，提出了两种可行的策略，以使主干的每一层都能够查看基于FPN的检测框架中的所有目标。一种是引入辅助目标函数，使每个主干
接着前一篇MMDetection亲测安装教程，安装好后就来尝试训练自己的数据集吧，以训练 RetinaNet 模型为例说明。 1. 准备数据集 本文采用VOC格式训练，在 mmdetection 项目中新建data文件夹，按如下组织形式存放自己的数据。 ./data └── VOCdevkit └── VOC2007 ├── Annotatio
轻松掌握 MMDetection 中常用算法(六)：YOLOF - 知乎文@ 0000070 摘要YOLOF 全称是 You Only Look One-level Feature, 其通过详细的实验指出特征金字塔 FPN 模块的成功在于其对目标优化问题的分治解决方案，而不是我们常说的多尺度特征融合。针对该结论，设计了一个…https://zhuanla
论文地址：DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better Github：https://github.com/TAMU-VITA/DeblurGANOr or https://github.com/KupynOrest/DeblurGANv2 概念 我们提出了一种新的端到端生成对抗网络 (GAN)，用于单图像运动去模糊，名为
前言 不同大小的目标都经过了相同的降采样比例后会出现较大的语义代沟，最常见的表现就是小目标检测精度比较低。特征金字塔具有在不同尺度下有不同分辨率的特点，不同大小的目标都可以在相应的尺度下拥有合适的特征表示，通过融合多尺度信息，在不同尺度下对不同大小的目标进行预测，从而
YOLOV5-5.0网络结构 由于某些要求的需要，我想重新学习一下YOLOv5，在这里做一个记录，可能有很多地方写的不对，还希望大家包涵。（这篇文章大部分参考了满船清梦压星河HK的博客） 如有侵权，可以联系我删除 文章目录 YOLOV5-5.0网络结构FocusBottleneckBottleneckCSPC3C3TRSPPNeck（FPN+P
FPN （CVPR 2017） 论文地址；参考博客1；参考博客2 1.概述 名称：特征图金字塔网络FPN（Feature Pyramid Networks） 解决问题：物体检测中的多尺度问题（？） 效果：简单改变网络连接，不增加计算量，但提高对小物体的检测性能 独特之处：低层的特征语义信息较少，但目标位置信息准确；高层的特征语义信息
Improved YOLOv5 network for real-time multi-scale traffic sign detection 交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，尤其是多尺度目标检测和检测的实时性问题。在交通标志检测过程中，目标的规模变化很大，会对检测精度产生一定的影响。特征金字塔是解决这一问
使用FasterRCNN训练模型时，因为做的是交通场景下的出租车识别，自己标注了一部分数据，为增强效果，先在数据集BDD100K上训练，然后在自己数据集上进行微调。 使用·faster_rcnn_r50_fpn_1x进行训练 BDD100K数据集下载地址：https://doc.bdd100k.com/download.html 模型下载地址：https:/
特征融合的目的，是把从图像中提取的特征，合并成一个比输入特征更具有判别能力的特征。如何正确融合特征是一个难题。 在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征
类间不平衡（class imbalance）尺度不平衡（scale imbalance） 空间不平衡（spatial imbalance）多任务不平衡（objective imbalance）背景-前景不平衡前景-前景不平衡目标尺寸不平衡特征尺度不平衡 定义 类间不平衡: 属于不同类别的样本数量差异显著。 前景-背景不平衡：正负例样本数量差异显著，
1.背景介绍 在绝大多数目标检测网络中，如下图Fig1特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）是一个不可缺少的部分，FPN网络主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题的不足。FPN主要有以下两个作用：1）多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度；2）使用分治法，将目标检测任务按照目标尺寸不同
1.FPN:feature pyramid Networks for object detection。(2016年cvpr上) 2.在Faster RCNN中使用FPN，可以提高2-3个点。 第一个图是图像金字塔，他在不同的尺度上预测图像的结果。第二个是类似于FasterRCNN，在经过Backbone之后进行预测。第三个是在不同的特征图上进行预测，相当于S
作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多数的object detection算法都只是采用顶层特征做预测，但我们知道底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
本文是对FCOS的小修小改，最终性能达到了50.4AP，可谓相当强劲了，大家在工程上可以参考其中的改进以及提升方法 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: FCOS: A Simple and Strong Anchor-freeObject Detector 论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.09214论文代码：https://gith
Backbone 主干网络用来提取图像特征。eg.VGG、ResNet等 Head Backbone 之后连接的网络层，利用主干网络提取的特征进行预测。 eg. Dense Predicton（第一阶段） SSD、YOLO等 Sparse Prediction(第二阶段) Faster R-CNN 等 neck Additional blocks： SPP、SAM等 Path-aggregation bloc
作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值，还有根据目标尺寸选择FPN的多层进行训练，大家可以学习下 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: FoveaB
目录 前言 一、两阶段检测进阶模型 1. FPN--多尺度金字塔 2. Cascade R-CNN 3. Libra R-CNN 二、两阶段检测进阶模型优化策略 1. 服务器端模型优化策略 2. 移动端模型优化策略 三、工业应用：铝压铸件质检 总结 前言 首先回顾以下Faster R-CNN Faster R-CNN的过程： 首先对数
FSAF深入地分析FPN层在训练时的选择问题，以超简单的anchor-free分支形式嵌入原网络，几乎对速度没有影响，可更准确的选择最优的FPN层，带来不错的精度提升 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 论文地址
《Mask R-CNN》ICCV2017 论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.06870 官方代码链接：https://github.com/facebookresearch/Detectron 摘要 Mask R-CNN是一个小巧、灵活的通用对象实例分割框架（object instance segmentation）。它不仅可对图像中的目标进行检测，还可以对每一个目标
在使用TensorFlow Object Detection API训练ssd_mobilenet_v1_fpn_coco 模型时报错Error: No variables to save 下载预训练模型文件对应ssd_mobilenet_v1_fpn_shared_box_predictor_640x640_coco14_sync_2018_07_03 config文件ssd_mobilenet_v1_fpn_shared_box_predictor_640
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 所要解决的问题 针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、
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,解决了多尺度目标的检测问题。 # 论文题目 FeaturePyramidNetworksforObjectDetection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 #论文解读 FPN网络结构 图a 多尺度金字塔 这是一个特征图像金字塔，整个过程是先
转自：https://blog.csdn.net/qq_35054151/article/details/111461066 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。 如图所示，FPN是自顶向下的，将高层特征通过上采样和低层特征做融合得到进行预测的特征图。Neck部分的
