Feature Pyramid Networks for Object Detection论文翻译——中文版

文章作者:Tyan
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Feature Pyramid Networks for Object Detection

摘要

特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。在本文中,我们利用深度卷积网络内在的多尺度、金字塔分级来构造具有很少额外成本的特征金字塔。开发了一种具有横向连接的自顶向下架构,用于在所有尺度上构建高级语义特征映射。这种称为特征金字塔网络(FPN)的架构在几个应用程序中作为通用特征提取器表现出了显著的改进。在一个基本的Faster R-CNN系统中使用FPN,没有任何不必要的东西,我们的方法可以在COCO检测基准数据集上取得最先进的单模型结果,结果超过了所有现有的单模型输入,包括COCO 2016挑战赛的获奖者。此外,我们的方法可以在GPU上以6FPS运行,因此是多尺度目标检测的实用和准确的解决方案。代码将公开发布。

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