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查询Tags标签： fpn，共有 10条记录-
ECCV 2022 | FPN：You Should Look at All Objects
前言 论文指出，大规模目标的性能下降是由于集成FPN后出现了不正确的反向传播路径。它使得骨干网络的每一层仅具有查看特定尺度范围内的目标的能力。基于这些分析，提出了两种可行的策略，以使主干的每一层都能够查看基于FPN的检测框架中的所有目标。一种是引入辅助目标函…
2022/8/27 23:35:09 人评论 次浏览 -
特征金字塔技术初识
前言 不同大小的目标都经过了相同的降采样比例后会出现较大的语义代沟，最常见的表现就是小目标检测精度比较低。特征金字塔具有在不同尺度下有不同分辨率的特点，不同大小的目标都可以在相应的尺度下拥有合适的特征表示，通过融合多尺度信息，在不同尺度下对不同大小的目…
2022/2/9 6:15:09 人评论 次浏览 -
MMDetection模型微调
使用FasterRCNN训练模型时，因为做的是交通场景下的出租车识别，自己标注了一部分数据，为增强效果，先在数据集BDD100K上训练，然后在自己数据集上进行微调。 使用faster_rcnn_r50_fpn_1x进行训练BDD100K数据集下载地址：https://doc.bdd100k.com/download.html 模型下载…
2021/10/27 23:11:51 人评论 次浏览 -
MMDetection模型微调
使用FasterRCNN训练模型时，因为做的是交通场景下的出租车识别，自己标注了一部分数据，为增强效果，先在数据集BDD100K上训练，然后在自己数据集上进行微调。 使用faster_rcnn_r50_fpn_1x进行训练BDD100K数据集下载地址：https://doc.bdd100k.com/download.html 模型下载…
2021/10/27 23:11:51 人评论 次浏览 -
目标检测学习-EfficientDet
1.背景介绍 在绝大多数目标检测网络中，如下图Fig1特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）是一个不可缺少的部分，FPN网络主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题的不足。FPN主要有以下两个作用：1）多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度；2）使用分治法，将…
2021/8/17 23:09:41 人评论 次浏览 -
目标检测学习-EfficientDet
1.背景介绍 在绝大多数目标检测网络中，如下图Fig1特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）是一个不可缺少的部分，FPN网络主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题的不足。FPN主要有以下两个作用：1）多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度；2）使用分治法，将…
2021/8/17 23:09:41 人评论 次浏览 -
RCNN系列算法优化策略与工业质检案例
目录 前言 一、两阶段检测进阶模型 1. FPN--多尺度金字塔 2. Cascade R-CNN 3. Libra R-CNN二、两阶段检测进阶模型优化策略 1. 服务器端模型优化策略 2. 移动端模型优化策略三、工业应用：铝压铸件质检 总结前言 首先回顾以下Faster R-CNN Faster R-CNN的过程： 首先对数…
2021/7/11 17:08:59 人评论 次浏览 -
RCNN系列算法优化策略与工业质检案例
目录 前言 一、两阶段检测进阶模型 1. FPN--多尺度金字塔 2. Cascade R-CNN 3. Libra R-CNN二、两阶段检测进阶模型优化策略 1. 服务器端模型优化策略 2. 移动端模型优化策略三、工业应用：铝压铸件质检 总结前言 首先回顾以下Faster R-CNN Faster R-CNN的过程： 首先对数…
2021/7/11 17:08:59 人评论 次浏览 -
FSAF：嵌入anchor-free分支来指导acnhor-based算法训练 | CVPR2019
FSAF深入地分析FPN层在训练时的选择问题，以超简单的anchor-free分支形式嵌入原网络，几乎对速度没有影响，可更准确的选择最优的FPN层，带来不错的精度提升来源：晓飞的算法工程笔记 公众号论文: Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection…
2021/7/2 14:23:18 人评论 次浏览 -
目标检测算法之FPN（附FPN代码实现）
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144所要解决的问题 针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征…
2021/6/5 20:25:18 人评论 次浏览
