目標檢測--Feature Pyramid Networks for Object Detection
CVPR2017
Feature Pyramid Networks for Object Detection
https://arxiv.org/abs/1612.03144
Code will be made publicly available
本文是對 Faster R-CNN 在目標檢測問題上的進一步完善。Faster R-CNN 有兩個步驟， Region Proposal Network, RPN以及 Fast R-CNN，在這兩個步驟我們都利用更多的卷積特徵圖資訊來提升RPN和 Fast R-CNN的效果。具體是怎麼利用的了？主要是參考 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 的思想，對 coarse outputs 進行放大，分別用對應尺寸的卷積特徵圖對 outputs 進行微調，得到更好的結果。
上圖主要對比了一下針對多尺度問題各種解決思路。
（a）有影象金字塔生產對應的特徵圖，在這些特徵圖上處理預測
（b）對單尺度影象使用 ConvNets 計算卷積特徵，最後在最後一層卷積特徵圖上進行預測，該特徵具有一定的 scale invariance, 但是如果有其他不同尺寸的卷積特徵圖效果會更好。
（c）使用多個卷積特徵圖進行預測，Single Shot Detector (SSD) 就是這麼幹的。但是SSD 使用的卷積特徵圖只是自己後來加入的網路層，前面的卷積特徵圖沒有使用，而這些卷積特徵圖對於檢測小目標至關重要。
（d） 我們提出的 Feature Pyramid Network (FPN) 很好的利用了各個卷積特徵圖，逐步微調。
通過skip connections 利用各個卷積特徵圖的思想以前就有了，那麼我們和前人有什麼不同了? 那就是我們在output 以及後續放大的 output 上獨立檢測目標。 predictions made independently at all levels
我們是怎麼將不同卷積特徵圖聯絡起來的？
對於一個 coarser-resolution 特徵圖，我們通過 upsampling 放大兩倍，然後將它與對應尺寸的卷積特徵圖通過 element-wise addition 得到新的特徵圖。注意這裡的對應尺寸的卷積特徵圖是通過 1×1 convolutional layer 來降低channel dimensions 得到的。因為每個尺寸有很多個 channel 的 卷積特徵圖。
本文主體思路基本就這樣了。剩下就是一些實驗細節對比
和其他模型在目標檢測上的對比
Instance segmentation proposals
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