准静态融合特征
问题描述
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早融合(Early fusion): 先融合多层的特征,然后在融合后的特征上训练预测器(只在完全融合之后,才统一进行检测)。这类方法也被称为skip connection,即采用concat、add操作。这一思路的代表是Inside-Outside Net(ION)和HyperNet。 两个经典的特征融合方法:
(1)concat:系列特征融合,直接将两个特征进行连接。两个输入特征x和y的维数若为p和q,输出特征z的维数为p+q;
(2)add:并行策略[36],将这两个特征向量组合成复向量,对于输入特征x和y,z = x + iy,其中i是虚数单位。
晚融合(Late fusion):通过结合不同层的检测结果改进检测性能(尚未完成最终的融合之前,在部分融合的层上就开始进行检测,会有多层的检测,最终将多个检测结果进行融合)。这一类研究思路的代表有两种:
(1)feature不融合,多尺度的feture分别进行预测,然后对预测结果进行综合,如Single Shot MultiBox Detector (SSD) , Multi-scale CNN(MS-CNN)
(2)feature进行金字塔融合,融合后进行预测,如Feature Pyramid Network(FPN)等。
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