在固态硬盘MobileNet V2 FPNLite 320x320中,FPN代表特征金字塔网络(Feature Pyramid Network)。特征金字塔网络是一种用于目标检测和语义分割的神经网络架构。它的作用是通过在不同尺度的特征图上进行信息融合,提取出多尺度的语义信息,从而改善模型对不同大小目标的检测能力。
特征金字塔网络通常由底层特征和顶层特征组成。底层特征具有较高的分辨率和丰富的细节信息,但对小目标检测不敏感;而顶层特征具有较低的分辨率但具有更强的语义信息和更好的上下文感知能力。FPN的主要目标就是通过自顶向下的信息传递和横向连接的方式将不同尺度的特征图进行融合,从而实现准确的多尺度目标检测。
对于MobileNet V2 FPNLite 320x320这个模型来说,它是基于MobileNet V2和FPN的结合,用于目标检测任务。MobileNet V2是一种轻量级的卷积神经网络,适用于移动设备和嵌入式系统,具有高效的计算性能和较好的准确率。而FPNLite是MobileNet V2与FPN的轻量级结构,经过优化后在计算资源有限的情况下,仍能保持较好的检测性能。
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