AI备忘录 - 论文阅读 - Feature Pyramid Networks for Object Detection 的评论
论文：Feature Pyramid Networks for Object Detection - CVPR2017作者：Tsung-Yi Lin, Piotr Dollar, Ross Gi...
谢谢，虽然我现在还对这两种结构不太了解，后面我会去看一下
megred rcnn 和 shared rcnn 两种结构吧，代码里有关于 FPN Loss 添加的部分. 数据大致前向计算过程是你说的这样. 参考一下 FPN 实现，能够容易理解些.
对，一张图片中物体有大有小，这个我还想问问，最后这三个预测分支是不是经过 RPN、RoI Pooling 后再经过全连接层，会把这三个分支结合成一个分支，最后再进行 分类和 边框回归
相加到最后一层是能够得到由粗到细的特征图的特征融合，不过，个人觉得三个预测的原因之一是，在不同分辨率的特征图上处理，能够有助于对不同尺度大小的目标进行检测.
是不是 这三个 predict 分支 经过 ROI Pooling后，然后再经过全连接层，都会连接到一起啊？
您好，我对于FPN网络 自顶向下的结构中输出三个预测不太理解，按照文章所讲述，相加到最后一层，效果不是会更好吗？那何必再输出三个预测结果啊？