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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:一种高效的CNN特征提取方法介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。
2.1AnchorGenerator.以官方PyTorchtorchvision里的FasterRCNN代码为例：输入图片尺度为768x1344，5个featuremap分别经过了stride=(4,8,16,32,64)，得到了5个大小为（192x336,96x168,48x84,24x42,12x21)的feature。.代…
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:一种高效的CNN特征提取方法介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。
2.1AnchorGenerator.以官方PyTorchtorchvision里的FasterRCNN代码为例：输入图片尺度为768x1344，5个featuremap分别经过了stride=(4,8,16,32,64)，得到了5个大小为（192x336,96x168,48x84,24x42,12x21)的feature。.代…
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