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FPN论文解读（附网络结构层次代码）.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。.
3.FPN网络详解论文中网络结构图：(1).Bottom-uppathway前馈Backbone的一部分，每一级往上用step=2的降采样。输出size相同的网络部分叫一级(stage)，选择每一级的最后一层特征图，作为Up-bottompathway的对应相应层数，…
FPN多尺度检测：常用的检测方法如下所示：a)图像金字塔：将图片resize成不同大小，然后分别提取特征进行检测。优点精度高，缺点计算量大；b)目前最常用的结构，只用最后一层特征图进行后续检测。优点计算量小，缺点特征无法包含位置信息；c)SSD采用的结构，从网络不同层抽取不同尺度的…
大家发现ASPP或者PSP这样的结构很work，同时又都知道多分辨率特征对分割的重要性，所以Google去年就去搜了个新的ASPP[5]出来，然后今年又搜了一个auto-deeplab[1]；大家都知道FPN很work，所以NAS就干脆直接搜multi-scale怎么融合比较好，大力出奇迹，从此大家就不用再...
CVPR2017论文解读：特征金字塔网络FPN.近日，CVPR2017获奖论文公布，引起了业内极大的关注。.但除了这些获奖论文，还有众多精彩的论文值得一读。.因此在大会期间，国内自动驾驶创业公司Momenta联合机器之心推出CVPR2017精彩论文解读专栏，本文是此系列...
fpn：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文学习_Diros1g的博客-程序员宝宝技术标签：论文学习0.摘要感觉和我的放大镜原理十分相似，特征金子塔，但是他做的是全局特征级别的，我的是propel、bbox级别。他的目的是充分利用信息，我的目的...
为了寻找到更优的FPN，论文中提出了利用神经架构搜索(NAS),NAS在给定的搜索空间中选择最佳的模型结构训练控制器。这个过程使用的了强化学习技术，控制器用子模...
论文概述：.作者提出的多尺度的objectdetection算法：FPN（featurepyramidnetworks）。.原来多数的objectdetection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...
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FPN多尺度检测：常用的检测方法如下所示：a)图像金字塔：将图片resize成不同大小，然后分别提取特征进行检测。优点精度高，缺点计算量大；b)目前最常用的结构，只用最后一层特征图进行后续检测。优点计算量小，缺点特征无法包含位置信息；c)SSD采用的结构，从网络不同层抽取不同尺度的…
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