全新FPN | 通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)提升大中小目标检测的鲁棒性(文末附论文)（二）
3 本文方法3.1 overall网络架构图整体网络架构如图所示。根据FPN的设置，CE-FPN生成一个4级特征金字塔。表示主干的输出为，它们相对于输入图像有像素的stride。是经过卷积后，Channel Redection后256维度的特征。特征金字塔是通过FPN中的自上而下通路产生的。作者去掉了和的节点，这2个节点是FPN原始的具有语义信息的最高级特征。因为提出的方法充分利用了来自的Cha....
全新FPN | 通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)提升大中小目标检测的鲁棒性(文末附论文)（一）
1 简介特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征的有效框架。然而，目前FPN-based的方法大多存在Channel Reduction的固有缺陷，导致语义信息的丢失。而融合后的各种特征图可能会造成严重的混叠效果。本文提出了一种新的通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)，该网络由3个简单而有效的模块组成。具体来说，受亚像素卷积的启发，提出了一种既实现Channel增强又实现上采样的....
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)（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获得的特征映射之间的比较结果：可以很容易地发现FPN产生的特....
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Hight-level特征进行最终分....
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