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论文名称：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection.中文翻译过来就是用于目标检测的特征金字塔网络，大概可以知道该网络在多层的特征图上提取特征。.作者：Tsung-YiLin,PiotrDollár,RossGirshick,KaimingHe,BharathHariharan,andSergeBelongie.机构：FacebookAI，Cornell...
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
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文链接：论文链接论文代码：Caffe版本代码链接一、FPN初探1.图像金字塔图1图像金字塔图2高斯金字塔效果如上图所示，这是一个图像金字塔，做CV的你肯定很熟悉，因为在很多的…
SSD真实网络结构如下：.(d).特征金字塔FeaturePyramidNetworks.为了解决以上三种结构的不足之处，这篇论文提出了FPN，即使每一层不同尺度的特征图都具有较强的语义信息。.这种网络结构，能够在增加较少计算量的前提下融合低分辨率语义信息较强的特征图和高...
图1FPN与其他特征提取方式FPN包括bottom-uppathway、Top-downpathway和lateralconnections三部分。bottom-uppathway：计算分层级计算不同分辨率特征。论文采用ResNet作为backbone，提取{C1,C2,C3,,C5}5个分层特征，只取{C2,C3,...
另外一方面，检测相关的论文，感觉水分还是蛮重的，真正实际有用的论文太少了，大部分是为了文而文。yolo的作者编码能力真的强，darknet几乎不用啥依赖库，全部手撸，编译起来也是快到没朋友。yolo作者也蛮有意思，感觉像个小萌。
此外，作者还提出，之前从FPN开始普遍采用的，一个特征先Resize，再和另一层的特征相加的方式不合理。因为这样假设这两层的特征有了相同的权重。从更复杂的建模角度出发，应该每一个feature在相加的时候都要乘一个自己的权重。
这里作者设计的focal非常巧妙，我们来好好分析这个focalloss。这里我觉得扔掉anchor！真正的CenterNet——ObjectsasPoints论文解读这篇作者说的非常好，我用我的理解解释一下。首先我们来分析一下当为1的情况(即featuremap上这个点为目标中心点)。
FPT：又是借鉴Transformer，这次多方向融合特征金字塔|ECCV2020论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的...
FAIR最新视觉论文集锦：FPN，RetinaNet，Mask和Mask-XRCNN（含代码实现）.本文作者：AI研习社-译站.2018-04-0817:44.导语：FAIR目标识别分割全家桶——从...
论文名称：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection.中文翻译过来就是用于目标检测的特征金字塔网络，大概可以知道该网络在多层的特征图上提取特征。.作者：Tsung-YiLin,PiotrDollár,RossGirshick,KaimingHe,BharathHariharan,andSergeBelongie.机构：FacebookAI，Cornell...
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
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文链接：论文链接论文代码：Caffe版本代码链接一、FPN初探1.图像金字塔图1图像金字塔图2高斯金字塔效果如上图所示，这是一个图像金字塔，做CV的你肯定很熟悉，因为在很多的…
SSD真实网络结构如下：.(d).特征金字塔FeaturePyramidNetworks.为了解决以上三种结构的不足之处，这篇论文提出了FPN，即使每一层不同尺度的特征图都具有较强的语义信息。.这种网络结构，能够在增加较少计算量的前提下融合低分辨率语义信息较强的特征图和高...
图1FPN与其他特征提取方式FPN包括bottom-uppathway、Top-downpathway和lateralconnections三部分。bottom-uppathway：计算分层级计算不同分辨率特征。论文采用ResNet作为backbone，提取{C1,C2,C3,,C5}5个分层特征，只取{C2,C3,...
另外一方面，检测相关的论文，感觉水分还是蛮重的，真正实际有用的论文太少了，大部分是为了文而文。yolo的作者编码能力真的强，darknet几乎不用啥依赖库，全部手撸，编译起来也是快到没朋友。yolo作者也蛮有意思，感觉像个小萌。
此外，作者还提出，之前从FPN开始普遍采用的，一个特征先Resize，再和另一层的特征相加的方式不合理。因为这样假设这两层的特征有了相同的权重。从更复杂的建模角度出发，应该每一个feature在相加的时候都要乘一个自己的权重。
这里作者设计的focal非常巧妙，我们来好好分析这个focalloss。这里我觉得扔掉anchor！真正的CenterNet——ObjectsasPoints论文解读这篇作者说的非常好，我用我的理解解释一下。首先我们来分析一下当为1的情况(即featuremap上这个点为目标中心点)。
FPT：又是借鉴Transformer，这次多方向融合特征金字塔|ECCV2020论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的...
FAIR最新视觉论文集锦：FPN，RetinaNet，Mask和Mask-XRCNN（含代码实现）.本文作者：AI研习社-译站.2018-04-0817:44.导语：FAIR目标识别分割全家桶——从...
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