FPN自学笔记

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FPN自学笔记

这篇论文是CVPR2016年的文章，采用特征金字塔做目标检测。针对目标检测任务在cocoAP上提升了2.3个点，pascalAP上提升3.8个点。还是提升比较明显的。

上面四个图是论文给出的四幅图。

图a是常见的特征图像金字塔结构，在早起被广泛的使用。将图片缩放到不同的尺度，依次经过算法来进行预测，他的缺点也是比较显而易见的这样会造成大量的计算效率低下（我们生成多少个尺度就需要进行多少次预测）。

图b就是比较标准的CNN经过特征提取网络得到最后的特征图，最后用特征图进行预测。他的缺点是对小目标不太友好。

图c比较类似于SSD。输入给特征提取网络，对其不同的特征图进行预测。

图d就是FPN结构，对比图c不是简单的直接预测增加了多特征融合。

FPN结构

这里的特征图都是以2的整数倍进行选取的加入最下面一层是40*40那么上面的一层就是20*20。可以看到在进行特征融合之前要先进行1*1的卷积，这里1*1的卷积的目的就是调整特征图的通道数（原论文的卷积核个数为256）。

高层次的特征图经过两倍的上采样（近邻差值算法）与下一层的特征图进行add

 这里以ResNet50为例绘制FPN结构。（注意：针对不同的预测特征层，RPN和Fast RCNN的权重共享（作者试过权重共享和分开发现两者基本上没有什么差别）。P6只用于RPN部分，不在Fast-RCNN部分使用）

 在FPN网络生成了多个不同的特征层，那么我们可以在不同的特征层来分别针对不用尺度的特征层来预测。比如在P2这种浅层网络会包含更多的纹理信息那么就对于预测面积为32的平方比例为{1:2, 1:1, 2:1}的anchor，P3为面积为64的平方，以此类推。

最后对于RPN生成的proposal如何映射到对应的特征图上。原文有一个公式。

 这里的k就是经过计算得到的他应该在哪个预测特征层上，对应的就是P2~P5数值就是2,3,4,5。这这里的K0就是4，wh是RPN预测得到的proposal在原图上对应的宽度和高度。假如这里的宽高都为112的话那么计算完k=3，再向下取整。也就是说如果宽高都为112那么预测特征层就是在P3上。