Featurepyramider utnyttjas i stor utsträckning av både de toppmoderna objektdetektorerna (t.ex. DSSD, RetinaNet, RafineDet) och de tvåstegsobjektdetektorerna (t.ex. Mask R-CNN, DetNet) för att lindra problemet till följd av skalvariationer mellan objektfall. Även om dessa objektdetektorer med funktionspyramider uppnår uppmuntrande resultat, har de vissa begränsningar på grund av att de bara konstruerar funktionspyramiden enligt den inneboende multiskalan, pyramidarkitekturen av ryggraden som ursprungligen är avsedd för objektklassificering uppgift. Nyligen, i detta arbete, presenterar vi Multi-Level Feature Pyramid Network (MLFPN) för att konstruera mer effektiva funktion pyramider för att upptäcka objekt av olika skalor. Först säkrar vi funktioner på flera nivåer (dvs. Flera lager) extraheras av ryggraden som basen funktionen. För det andra matar vi basfunktionen i ett block av alternerande leder Thinned U-shape Modules och Feature Fusion Modules och utnyttjar dekoderlagren i varje Ushape modul som funktioner för att upptäcka objekt. Slutligen samlar vi upp dekoderlagren med motsvarande skalor (storlekar) för att utveckla en funktionspyramid för objektdetektering, där varje funktionskarta består av skikten (funktioner) från flera nivåer. För att utvärdera effektiviteten av den föreslagna MLFPN, vi utforma och träna en kraftfull end-to-end enstegs objektdetektor vi kallar M2Det genom att integrera den i arkitekturen av SSD, och uppnå bättre detektion prestanda än state-of-the-art one-stage detektorer. När det gäller MS-COCO-riktmärke uppnår M2Det AP på 41,0 i hastighet på 11,8 FPS med enskalig slutledningsstrategi och AP på 44.2 med en flerskalig slutledningsstrategi, som är de nya toppmoderna resultaten bland enstegsdetektorer. Koden kommer att göras tillgänglig på https://github.com/ qijiezhao/M2Det.
Nyligen introducerar Multilevel FPN REF flera U-formiga moduler efter ett stamnät för att extrahera pyramidala funktioner på flera nivåer, och bygger en kraftfull enstegsdetektor.
M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}