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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...
论文发布后几个月的时间，已经得到100多个引用！论文的标题是FPNsforObjectDetection，因此作者继续将FPN用作RPN（RegionProposalNetwork）和Faster-RCNN网络的baseline。更多关键细节在论文中有更全面的解释，这里只列出一部分。实验的一些
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，…
GlobalPoolinginNAS-FPN论文引用了18年的一篇论文PyramidAttentionNetworkforSemanticSegmentation。此操作是原文中GlobalAttentionUpsample的一部分，是一个基于注意力的上采样的改进。对于一高一低的两个特征图输入，高维度高语义输出不...
作者：AmusiDate：2020-07-29来源：CVer微信公众号链接：CVPR引用量最高的10篇论文！何恺明ResNet登顶，YOLO占据两席！前言前不久，谷歌发布了2020年的学术指标（ScholarMetrics）榜单，CVPR位列AI领域排名…
DyFPN：动态FPN（dynamicFPN），性能优于AugFPN、原FPN等，可减少FLOPs的同时，提高AP！注1：文末附【目标检测】交流群注2：别老收藏呀，点赞的人暴富，论文多多！DynamicFeaturePyramidNetworksforObjec…
VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition.Inthisworkweinvestigatetheeffectoftheconvolutionalnetworkdepthonitsaccuracyinthelarge-scaleimagerecognitionsetting.Ourmaincontributionisathoroughevaluationofnetworksofincreasingdepthusinganarchitecturewithverysmall(3x3)convolutionfilters...
Framework：我们引用论文原图，这里的backbone是ResNet-FPN。整体框架多任务分支由于RoIPooling的量化过程会导致RoI和目标特征图产生错位，因此文章提出了一种更合适的特征提取方法，即RoIAlign，如下图所示。
SSD:SingleShotMultiBoxDetector.Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesover...通过文献互助平台发起求助，成功后即可免费获取论文全文。.您可以选择微…
FeaturePyramidNetworksforFastR-CNN.FastR-CNN[11]isaregion-basedobjectdetectorinwhichRegion-of-Interest(RoI)poolingisusedtoextractfeatures.FastR-CNNismostcommonlyperformedonasingle-scalefeaturemap.TouseitwithourFPN,weneedtoassignRoIsofdifferentscalestothepyramidlevels.
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