fpn专题
【目标检测】FPN特征金字塔完整流程详解
学习视频：1.1.2 FPN结构详解 对比 可以看到FPN是自上而下、自下而上并且可以进行多尺度特征融合的的层级结构。 具体结构 1x1 conv: 对通道数进行调整，不同大小的特征图通道数不同，越高层次的特征图通道数越大，论文中使用256个1x1的卷积核，从而把特征图的通道数都调整为256。 2x up: 使用插值法把高层次特征图大小放大两倍从而变为和低一层的特征图大小一样大
YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是最近这几天最新发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构，其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分：特征选择模块和特征融合模块。其可以起到特征选择的作用，非常适合轻量化的读者来使用，其存在二次创新和多次创新的机会，利用该结构参数量下降了约100W，本专栏每周更新3-5篇最新
特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为多级特征融合金字塔HS-FPN | 助力小目标检测
前言：Hello大家好，我是小哥谈。HS-FPN（Hierarchical Scale Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测任务的网络结构。它是在传统的Feature Pyramid Network（FPN）基础上进行改进的。HS-FPN的主要目标是解决目标检测中存在的多尺度问题。在传统的FPN中，通过在不同层级上融合特征图来获取多尺度信息，但是这种方法存在信息
FPN（Feature Pyramid Network）详解
文章涉及个人理解部分，可能有不准确的地方，敬请指正 0. 概述 FPN，全名Feature Pyramid Networks，中文称为特征金字塔网络。它是2017年cvpr上提出的一种网络，主要解决的是目标检测中的多尺度问题。FPN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。 1. 产生动机 目标检测领域中，多尺度检测一直是个挑战，特别是小目标
easy-Fpn源码解读(五)：rpn
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easy-Fpn源码解读(四)：dataset
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easy-Fpn源码解读(三)：bbox
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easy-Fpn源码解读(二)：train
目录 easy-Fpn源码解读(二)：traintrain.py完整代码代码解析 easy-Fpn源码解读(二)：train train.py完整代码 import argparseimport osimport timeimport uuidfrom collections import dequefrom typing import Optionalfrom t
FPN（Feature Pyramid Networks）讲解笔记
1. FPN（Feature Pyramid Networks） 1.1 视频链接 https://www.bilibili.com/video/BV1dh411U7D9?p=1&share_medium=android&share_plat=android&share_source=COPY&share_tag=s_i×tamp=1619145936&unique_k=Qhn6xA
FPN(特征金字塔)-pytorch实践
1.FPN FPN来源于论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》 1.1要解决的问题 传统的物体检测模型通常只在深度卷积网络的最后一个特征图上进行后续操作，而这一层对应的下采样率（图像缩小的倍数）通常又比较大，如16、32，造成小物体在特征图上的有效信息较少，小物体的检测性能会急剧下降，这个问题也被称为多尺度问题。如图1所示，这样会导
CV之DL之PanopticFPN：FPN/Panoptic FPN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
CV之DL之PanopticFPN：FPN/Panoptic FPN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 目录 相关论文 FPN：《Feature Pyramid Networks for Object Detection》翻译与解读 Abstract Panoptic FPN：《Panoptic Feature Pyramid Networks》翻译与解读
FPN——如雷贯耳的“特征金字塔” (目标检测)(one/two-stage)(深度学习)(CVPR 2017)
论文名称：《 Feature Pyramid Networks for Object Detection 》 论文下载：https://arxiv.org/abs/1612.03144 论文代码：https://github.com/unsky/FPN（非官方） 1、模型概述： 目前多尺度的物体检测主要面临的挑战为： （1）如何学习具有强语义信息的多尺度特征表示？ （2）如何设计通
基于FPN的小目标检测算法设计思路
基于Feature Pyramid Networks（FPN）的小目标检测算法设计思路是一个高效的解决方案，旨在提升对小目标的检测能力。FPN是一种利用深度学习中的层次结构信息来构建特征金字塔，以便同时在多个尺度上检测目标的技术。下面是基于FPN的小目标检测算法的设计思路，包括主要组件和步骤： 1. 算法设计的主要组成部分 1.1 Backbone网络 选择一个强大的backbone网络作为
YOLOv5改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是最近这几天最新发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构，其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分：特征选择模块和特征融合模块，在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的，代码仅仅更新了三天。其可以起到特征选择的作用，非常适合轻量化的读者来使用，其存在二次创新和多次创新的机
【RT-DETR有效改进】2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（降低100W参数，全网独家首发）
👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是最近这几天最新发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构，其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分：特征选择模块和特征融合模块，在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的，代码仅仅更新了三天。其可以起到特征选择的作
特征融合篇 | YOLOv8 引入长颈特征融合网络 Giraffe FPN
在本报告中，我们介绍了一种名为DAMO-YOLO的快速而准确的目标检测方法，其性能优于现有的YOLO系列。DAMO-YOLO是在YOLO的基础上通过引入一些新技术而扩展的，这些技术包括神经架构搜索（NAS）、高效的重参数化广义FPN（RepGFPN）、带有AlignedOTA标签分配的轻量级头部以及蒸馏增强。特别地，我们使用MAE-NAS，一种受最大熵原理指导的方法，在低延迟和高性能的约束
算法笔记(六)多尺度特征融合之FPN/PANet
前言 最近论文快deadline了，一直没空更新…今天复习一下多尺度特征融合的常用操作。 1. FPN 特征金字塔 论文：feature pyramid networks for object detection 论文链接 设计思路： 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。 模型设计：自底向上Bottom-up，自顶向下Top-d
[论文阅读]FPN特征金字塔网络
Feature Pyramid Networks for Object Detection November 2017、CVPR、 翻译/阅读、论文、阅读2、阅读3、解读、中英对照翻译、 FPN总结、算法讲解、详解、FPN网络、 论文阅读笔记
【深度学习-目标检测】06 - FPN 论文学习与总结
论文地址：Feature Pyramid Networks for Object Detection 论文学习 1. 摘要 多尺度特征的重要性： 论文强调在对象检测任务中，多尺度特征对于处理不同大小的对象至关重要。这些特征有助于编码具有尺度变化的对象。 现有方法的局限性： 传统的多尺度特征提取策略，如使用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络，存在一定的局限性。这些方法可能导致特征信息
![[深度学习]Object detection物体检测之FPN(11)](https://img-blog.csdnimg.cn/20181122090319805.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzMzNDg3OTY4,size_16,color_FFFFFF,t_70)
[深度学习]Object detection物体检测之FPN(11)
论文全称：《Feature Pyramid Networks for Object Detection》 论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Lin_Feature_Pyramid_Networks_CVPR_2017_paper.pdf 背景 在计算机视觉中，识别不同尺度的物体是一个基本的挑战。 下图中a是
[FPN][2017] Feature Pyramid Network
1、目的 在消耗少量的computation和memory前提下，使用feature pyramids，在不同scale识别物体 2、结构 1）bottom-up（backbone） - 包含不同的特征stage，尺度以2倍递变 - 每个stage是一个金字塔level，选取每个stage的最后一层（特征最强）输出的fe
FPN及其feature map特征融合（CVPR2016：Feature Pyramid Networks for Object Detection）
1 feature map的计算 以feature map的大小区分conv1 conv2 … 在conv1或conv2中feature map的大小是不变的，从conv1到conv2的某种操作feature map大小才会改变。 以VGG16为例，padding=0的池化操作改变feature map大小。 实际上在卷积或池化后： feature map size = output size
【FPN】常见的几种特征金字塔介绍
目的 为什么使用特征金字塔呢，是因为CNN对物体的平移是保持不变的，而对于物体的尺度变换是无法处理的；而且高层的语义信息较丰富，但经过多层特征提取和压缩，缺少对于小尺度的细节信息，所以使用特征金字塔进行处理，下面进行介绍。 特征金字塔结构的演变 Featurized image pyramid 对图像做一个特征金字塔，在每一个图像上做CNN，进行预测，但 计算与内存开销太大。 Sing