AC-FPN:论文《用于目标检测的注意力导向上下文特征金字塔网络》的实现-源码

用于目标检测的注意力导向上下文特征金字塔网络 该存储库在的基础上重新实现 。 请按照上的说明安装和使用此存储库。 此仓库发布了不带AM模块的，但与纸上pytorch的实现相比，我们可以获得更高的性能。 同样，由于有检测器的强大功能，此回购协议在训练和推理中速度更快。 CEM的实现非常简单，少于200行代码，但是它可以将FPN（resnet50）中的AP性能提高近3％ 。 交流FPN AC-FPN可以轻松插入现有的基于FPN的模型中并提高性能。 物体检测的可视化。 两种型号均基于基于COCO minival的ResNet-50。 使用（w）和不使用（w / o）我们的基于ResNet-50的模块在Mask CO-minival上进行Mask R-CNN的结果。 更多细节。 标杆管理 由于建议的体系结构，我们在大多数基于FPN的方法（尤其是大型对象）上均具有更好的性能。