涨点技巧 | 旷视孙剑等人提出i-FPN：用于目标检测的隐式特征金字塔网络(文末获取论文)（二）
4 实验4.1 MS COCO 2017实验结果i-FPN的表现远远优于原始FPN。i-FPN提高了平均AP +3.4(RetinaNet)、+3.2(Faster RCNN)、+3.5(FCOS)、+4.2(ATSS)、+3.2(AutoAssign)。下图为在COCO2017-val数据集的几个示例图像，显示了使用FPN和i-FPN获得的...
涨点技巧 | 旷视孙剑等人提出i-FPN：用于目标检测的隐式特征金字塔网络(文末获取论文)（一）
1 简介我们都知道一个典型的基于卷积神经网络的目标检测器主要由3个部分组成:Backbone、Neck和Head；主干部分(如VGG、ResNet或EfficientNet等)主要是从输入图像中提取基本特征，这些Backbone模型通常都会事先在ImageNet上进行预训练。Neck主要是用来产生High-Level的语义特征。检测Head则是将Neck产生的High...
目标检测：特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）
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