2020年8月9日 · 在Yolov5中，FPN（Feature Pyramid Network）特征金字塔可以用来增强目标检测的性能。FPN通过在不同层级上构建特征金字塔来处理不同尺度的目标。 要将FPN特征金字塔加入Yolov5，你可以按照以下步骤进行操作： 1.

2023年8月11日 · 3.3 特征金字塔. def：利用特征图构建的图像金字塔. 蓝色线条越粗表示语义特征越强. 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标进行预测，可以很好地提升模型的性能。 对于小目标的检测 ...

2023年2月28日 · 本文介绍的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）则解决了这一问题，它利用了深度卷积神经网络固有的多尺度、金字塔式的层次结构，构建了一个高效的特征金字塔，成本极低。 #### FPN的主要贡献 - **构建...

这篇论文提出了一个利用深度 卷积神经网络 固有的多尺度金字塔结构来以极小的计算量构建特征金字塔的网络结构。 这是一种具有侧向连接（lateral connections）的自上而下的网络结构，用来构建不同尺寸的具有 高级语义信息 的特征图。

2024年10月17日 · 特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN）是一种在计算机视觉领域中用于目标检测任务的网络结构，它由Tsung-Yi Lin等人在2017年的CVPR会议上提出。FPN的主要贡献是有效地结合了深层和浅层特征，以处理不同尺寸的目标检测问题。以下是FPN的关键特点 …

2020年12月23日 · （a）图像金字塔，即将图像做成不同的scale，然后不同scale的图像生成对应的不同scale的特征。 这种方法的缺点在于增加了时间成本。 有些算法会在测试时候采用图像金字塔。

2021年8月6日 · （3）特征金字塔：使用不同层次的金字塔层feature map进行预测。 SSD就是采用这种多尺度 特征融合 方法，从网络不同层抽取不同尺寸的特征做预测，没有增加额外的计算量。

2019年9月24日 · 在本文中，我们利用深层卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构来构造具有边际额外损失的特征金字塔。 开发了一种具有横向连接的自上而下的架构，用于在所有尺度上构

2021年3月30日 · 特征金字塔是目前用于目标检测、语义分割、行为识别等方面比较重要的一个部分，对于提高模型性能具有非常好的表现。 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。

2021年6月28日 · 特征金字塔是目前用于目标检测、语义分割、 行为识别 等方面比较重要的一个部分，对于提高模型性能具有非常好的表现。 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。