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收藏 | 基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone (骨干网络 . . .
卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年，在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构 LeNet-5 ，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机 (核学习方法)的兴起
CVPR2017 FPN的novelty在哪？ - 知乎
图1：目标检测中常见的卷积网络结构 2 FPN的网络结构 FPN是一个结合了SSD的多分辨率尺度预测和U-Net的多分辨率特征融合的网络结构，如图2所示。FPN可以分成3部分：图2左侧的自底向上的卷积；图2右侧的自顶向下的上采样；图2中间的横向的特征融合。
大师兄 - 知乎
前言由于工作繁忙，发表DeepSeek技术博客各位读者也可以按照图1所示的内容自行查阅相关论文或其他作者的博客进行系统的学习。您也可以先依据我的介绍，对DeepSeek的技术内容有一个粗略的了解，弄清DeepSeek到底使用了哪些技术。本文将尽量以通俗易懂的方式进行讲解，但如果您想彻底理解本文
特征融合之后为什么准确率还降低了？ - 知乎
然而，对于大多数骨干网络（如 VGG 、 ResNet 或 DenseNet），由于受到池化操作或步长卷积影响，每个层的特征图都被缩小。以常规的2倍下采样为例，这会导致 FPN 无法平滑地融合特征。
目标检测的FPN和Unet有差别吗? - 知乎
FPN对高层特征图采用的放大方式是插值，而UNet通常还会使用转置卷积，通过网络自学习的方式来进行上采样； FPN的高层特征放大2倍后与低层的尺寸恰好一致，而在UNet中通常不一致，还需要对低层特征做crop使得与放大后的高层特征尺寸一致；
FasterRCNN 一开有没有用FPN呢？ - 知乎
如果想用多尺度的 FPN 网络替换单尺度特征图来适应 RPN，则需在各尺度的特征图上套用相同设计的 RPN Head（3×3 Conv 和两个同级的 1×1 Conv），且因为 RPN Head 将在所有尺度特征图的所有位置上进行滑动，所以 Anchor 生成器就无需生成多尺度的锚框，取而代之
深度学习中有哪些魔改的特征融合方法？
（1）早融合，用经典的特征融合的方法，在现有的网络（如VGG19）中，用concat或add融合其中的某几层。变种：用DCA特征融合方法替代concat和add操作。（2）晚融合，采用类似特征金字塔网络（FPN）的思想，对特征融合进行预测。
鱼子酱 - 知乎
贝叶斯优化BO的核心优势在于少样本、高效率、强全局搜索能力，特别适合评估昂贵的黑盒优化，属于好做、好发、好结合的热门方向。近年来，它在AI、机器学习、运筹优化、工程领域都受到了持续关注，相关论文在顶会顶刊上也很常见。比如ACM CHI 26有篇讲CABOP方法的，以BO为核心框架，实现了
FPN网络为什么特征融合使用add而非concat？ - 知乎
考虑到计算量的问题吧，如果采用concat操作，顶层语义信息强的层channel很大，不用1*1 卷积来改变通道数直接concat操作来融合，后面的层通道数过大导致计算量太大？用add方式的话就可以控制所有的channel都一致（强行，不然也搞不了add操作。。。）
深度学习中有哪些魔改的特征融合方法？ - 知乎
其中最经典的莫过于FPN了: FPN (Feature Pyramid Network)：FPN 是由 Facebook AI Research 在 2017 年提出的一种特征金字塔网络，旨在将不同层次的特征信息融合，以便于目标检测和语义分割等任务的处理。

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