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FPN
ディープラーニングの応用例画像認識
FPN とは、解像度の異なる複数の特徴マップを組み合わせ、さまざまな大きさの物体を検出できるようにする構造です。
浅い層は解像度が高く小さな物体に、深い層は意味的な情報が豊かで大きな物体に向きます。両者を上下方向につないで統合することで、どちらにも強くなります。
多くの物体検出手法に組み込まれる、汎用性の高い部品となっています。
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FPN とは、解像度の異なる複数の特徴マップを組み合わせ、さまざまな大きさの物体を検出できるようにする構造です。
浅い層は解像度が高く小さな物体に、深い層は意味的な情報が豊かで大きな物体に向きます。両者を上下方向につないで統合することで、どちらにも強くなります。
多くの物体検出手法に組み込まれる、汎用性の高い部品となっています。