AI 詞彙表
人工智能完整詞典
FPN (特征金字塔网络)
一种卷积神经网络架构，通过自上而下的路径和横向连接构建高级特征金字塔，提高了所有尺度下的物体检测性能。
PANet (路径聚合网络)
FPN的改进版本，增加了自下而上的路径以缩短底层和顶层之间的信息流，增强了特征的定位能力和网络中的信息传播。
自上而下路径
FPN的一部分，它从抽象层向上采样更高分辨率的特征图，允许使用丰富的语义特征来预测较小的物体。
自下而上路径
在像PANet这样的架构中，该路径加强了底层特征向顶层的传播，提高了小尺寸物体的定位精度。
NAS-FPN (神经架构搜索特征金字塔网络)
一种特征金字塔，其结构通过神经架构搜索自动发现，优化了尺度之间的连接，以在物体检测中获得最大性能。
BiFPN (双向特征金字塔网络)
一种高效的FPN架构，使用双向连接（自上而下和自下而上）和特征加权融合来提高精度，同时降低计算复杂性。
加权特征融合
在BiFPN等架构中使用的机制，不同特征图的贡献是可学习加权的，允许网络确定每个尺度的重要性。
多尺度锚框
在特征金字塔的每一层使用不同尺寸和长宽比的锚框，确保提案与各种尺寸的物体更好地匹配。
多尺度RoIAlign
对最适合感兴趣区域（RoI）尺寸的金字塔特征应用RoIAlign操作，确保为所有尺寸的对象进行精确的特征提取。
多尺度无锚点检测 (Anchor-Free Multi-Scale)
一种检测方法，直接在特征金字塔的多个层级上预测对象的关键点或中心，消除了对预定义锚框的需求。
空洞空间金字塔池化 (ASPP)
一种通过使用不同扩张率的空洞（带孔）卷积来捕获多尺度上下文的模块，通常集成在检测架构中以处理尺度变化。
TridentNet
一种检测架构，构建并行处理分支，每个分支专门处理特定范围的对象尺寸，共享权重以提高计算效率。
SF-Net (Scale Fusion Network，尺度融合网络)
一种网络，通过显式融合不同尺度的特征并使用注意力机制来突出每个检测对象最相关的尺度。
M2Det (Multi-Level Multi-Scale Detector，多级多尺度检测器)
一种检测器，构建多级特征金字塔（MLFPN）以学习更丰富和具有区分性的多尺度表示，改善对尺寸差异很大的对象的检测。
多尺度Cascade R-CNN
Cascade R-CNN的扩展，其中级联的每个阶段在特征金字塔的不同层级上操作，逐步以越来越精确的尺度精炼检测结果。