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FPN

FPN

FPN(Feature Pyramid Networks)は特徴ピラミッドを利用した特徴抽出器です。

特徴ピラミッドは多岐にわたるスケールの物体検出システムにおける基本的な要素ですが、最近の深層学習型物体検出器は、ピラミッド表現を避けられてきました。その理由の一つは、ピラミッド表現は計算とメモリを必要とするからです。そこでFPNでは特徴量マップをピラミッド型に伝播させるだけでなく、さらにtop-downの過程でスキップ結合をさせることによって問題を解決しました。

クイズ

特徴抽出器の一つであるFPNについて述べた文章として、最も不適切な選択肢を一つ選べ。
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    FPNはbottom up処理とtop downどちらも利用し、スキップ結合を行うことによって計算量の少ないピラミッド表現を実現しました。この構造はEncoder-Decoder形式のネットワークで、様々な多様なスケールの特徴を学習することが可能になりました。よって不適切な選択肢は2です。

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