FPN
(Feature Pyramid Network
)是一种用于目标检测的神经网络架构,它的作用是提高检测算法对不同尺度目标的检测能力。
在传统的目标检测算法中,往往需要通过多次对同一图像进行处理来检测不同尺度的目标。这是因为传统算法中使用的特征图是由最后一个卷积层得到的,因此它只能检测到较小的目标,而对于较大的目标则无能为力。
FPN
通过构建多层特征金字塔来解决这个问题,即在不同的特征层中提取不同尺度的特征信息。FPN
中的主干网络会输出多个尺度的特征图,然后通过自顶向下和自底向上的路径来融合不同尺度的特征图,最终生成具有多尺度信息的特征金字塔。
在使用FPN
进行目标检测时,可以通过在特征金字塔中选择适当的特征图进行检测。对于较小的目标,可以选择较高层的特征图,而对于较大的目标,则可以选择较低层的特征图。这样一来,检测算法就能够同时检测不同尺度的目标,提高了检测的准确性和效率。
总的来说,FPN
的作用是提高目标检测算法对不同尺度目标的检测能力,使得算法更加稳健和全面。
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