FPN模型

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【简介】 2017年,T.-Y.Lin等人在Faster RCNN的基础上进一步提出了特征金字塔网络FPN(Feature Pyramid Networks)技术。在FPN技术出现之前,大多数检测算法的检测头都位于网络的最顶层(最深层),虽说最深层的特征具备更丰富的语义信息,更有利于物体分类,但更深层的特征图由于空间信息的缺乏不利于物体定位,这大大影响了目标检测的定位精度。为了解决这一矛盾,FPN提出了一种具有横向连接的自上而下的网络架构,用于在所有具有不同尺度的高底层都构筑出高级语义信息。FPN的提出极大促进了检测网络精度的提高(尤其是对于一些待检测物体尺度变化大的数据集有非常明显的效果)。

【性能】 将FPN技术应用于Faster RCNN网络之后,网络的检测精度得到了巨大提高(COCO mAP@.5=59.1%, COCO mAP@[.5,.95]=36.2%),再次成为当前的SOTA检测算法。此后FPN成为了各大网络(分类,检测与分割)提高精度最重要的技术之一。

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