Jun, 2023

AFPN：渐近特征金字塔网络用于物体检测

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TL;DR该论文提出了一种渐近特征金字塔网络（AFPN），通过渐进地将更高层次的特征融入到融合过程中，实现了不相邻层次的直接交互，并采用了自适应空间融合操作来缓解可能出现的多目标信息冲突。实验评估结果表明，AFPN 比其他最先进的特征金字塔网络具有更具竞争力的结果。
multi-scale featuresfeature pyramid networkasymptotic feature pyramid networkadaptive spatial fusion operationobject detection
发现论文，激发创造
  • AugFPN: 改进目标检测多尺度特征学习

    本文分析了现有的特征金字塔结构在物体检测方面的问题，提出了一种新的名为 AugFPN 的特征金字塔架构，成功应用在 Faster R-CNN、RetinaNet 和 FCOS 等模型中，显著提高了平均精度 AP。

    Dec, 2019

  • 特征金字塔网络用于目标检测

    该论文介绍了基于深度卷积网络的 Feature Pyramid Network（FPN），该网络利用深度卷积网络自带的金字塔多尺度特征，并在多种应用中取得了重大改进，尤其是在目标检测上。使用 FPN 的 Faster R-CNN 系统在 COCO 检测基准测试中取得了最先进的单模型结果。此外，该方法能够在 GPU 上以 5 FPS 的速度运行，是一种实用且准确的多尺度目标检测解决方案。

    Dec, 2016

  • GraphFPN：面向物体检测的图特征金字塔网络

    本文提出的基于图形特征金字塔网络的多尺度特征学习方法，在对象检测任务中优化了 Faster R-CNN 算法，并超越了之前的最先进特征金字塔算法和其他流行的检测方法。

    Aug, 2021

  • FaPN：基于特征对齐的金字塔网络用于稠密图像预测

    本文提出了一种特征对齐模块和特征选择模块，用于上下文对齐上采样的高级特征，以及强调富有空间细节的低级特征，并将这两个模块集成在一个自上而下的金字塔结构中，形成了一种名为特征对齐金字塔网络（FaPN）的方法，该方法在四个密集预测任务和四个数据集上表现出比 Faster / Mask R-CNN 配对的 FPN 改进了 1.2-2.6 个 AP /mIoU 点，特别地，在 Mask-Former 中融合后，FaPN 在 ADE20K 上实现了 56.7％的 mIoU，代码可从此 URL 获得

    Aug, 2021

  • 基于注意力聚合的特征金字塔网络 A^2-FPN 用于实例分割

    通过提出基于注意力聚合机制的特征金字塔网络（A^2-FPN），来提升多尺度特征学习的能力， 在不同的实例分割框架中实现了一致的性能提升，例如，在使用 ResNet-50 和 ResNet-101 作为骨干网的 Mask R-CNN 中，相比于 FPN 增加了 2.1% 和 1.6% 的掩膜 AP。此外，在 Cascade Mask R-CNN 和 Hybrid Task Cascade 等强基线中，A^2-FPN 的掩膜 AP 分别提高了 2.0% 和 1.4%。

    May, 2021

  • 你应该看所有物体

    提出了两种可行的策略来解决特征金字塔网络（FPN）在物体检测中对大尺度物体检测能力的抑制，即引入辅助目标函数来使每个骨干网络层直接接收不同尺度的物体的反向传播信号和更合理地构建特征金字塔，实验证明这两种策略有效率高，可以在各种检测框架中获得相当的改进

    Jul, 2022

  • NAS-FPN：学习可扩展的特征金字塔架构用于目标检测

    本文介绍了使用神经架构搜索方法学习目标检测特征金字塔网络的新架构 NAS-FPN。NAS-FPN 采用自下而上和自上而下的连接方式，通过结合 RetinaNet 框架中的各种骨干模型，相比当前最先进的目标检测模型，在精度和延迟的交易方面取得更好的效果。NAS-FPN 在移动检测精度方面比 [32] 中的最先进的 SSDLite with MobileNetV2 模型提高 2 个方差值，并以更少的计算时间实现了 48.3 的检测精度，超过了 Mask R-CNN [10] 的检测精度。

    Apr, 2019

  • 对象检测的隐式特征金字塔网络

    本文介绍了一种基于 DEQ 的隐式特征金字塔网络（i-FPN）用于物体检测，实验结果表明 i-FPN 可以显著提高检测性能。

    Dec, 2020

  • 动态特征金字塔网络用于物体检测

    本文通过扩大特征金字塔网络（FPN）的感受野来增强空间信息，从而提高目标检测精度，提出了一种新的动态 FPN（DyFPN）方法，它可以通过适应性选择分支进行动态计算，以在维持高性能的情况下更有效地利用计算资源。实验证明，与基准模型相比，采用 DyFPN 可以以更少的计算量获得相似的高性能。

    Dec, 2020

  • M2Det: 基于多级特征金字塔网络的单次检测器

    本文提出了一种称为多级特征金字塔网络（MLFPN）的方法，通过融合多级特征从而构建更有效的特征金字塔用于检测不同尺度的对象，并且将 MLFPN 集成到 SSD 中构建了名为 M2Det 的一阶段强大的端到端对象检测器，在 MS-COCO 基准测试中以单尺度推理策略实现了 AP 41.0，以多尺度推理策略实现了 AP 44.2，这是一阶段检测器中的新的最佳结果。

    Nov, 2018