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基于特征金字塔的多尺度特征融合网络: 收藏
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引用; 《工程数学学报》2020年第5期37卷 521-530页; 作者：郭启帆刘磊张珹徐文娟靖稳峰西安交通大学数学与统计学院西安710049 中铁第一勘察设计院集团有限公司西安710043; 特征金字塔网络(FPN)是CNN网络对图像信息进行表达输出的一种有效方法,在目标检测网络中广泛应用.然而,FPN没有充分地将浅层的细节信息传递到深层的语义特征,存在特征融合不足的缺陷,因而只能依靠深层语义信息来进行预测,从而忽略了网...; 特征金字塔网络(FPN)是CNN网络对图像信息进行表达输出的一种有效方法,在目标检测网络中广泛应用.然而,FPN没有充分地将浅层的细节信息传递到深层的语义特征,存在特征融合不足的缺陷,因而只能依靠深层语义信息来进行预测,从而忽略了网络低层细节信息,对各种视觉学习的效果造成了一定的影响.针对FPN存在的以上问题,本文提出基于特征金字塔的多尺度特征融合网络模型,在FPN主干网络的基础上,设计了混合特征金字塔和金字塔融合模块,并结合注意力机制,对特征金字塔进行了多尺度的深度融合.本文在PASCAL VOC2012和MS COCO2014数据集上,以Faster R-CNN作为基础检测器进行实验,验证了MFPN对特征融合的有效性.; 来源：详细信息评论

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