论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.02093.pdf 源码地址：https://github.com/QY1994-0919/CFPNet

概述

   特征金字塔模块在众多计算机视觉任务中都有优异的性能表现。针对现有的方法过渡关注于层间的特征交互而忽略了层内的特征交互的问题，本文提出一种基于全局显式集中式特征调节的中心化的特征金字塔（Centralized Feature Pyramid, CFP） 用于目标检测任务。其中，发明了一个空间视觉中心策略用于捕获信息，包含一个捕获全局长程依赖的轻量化MLP与一个捕获局部角落区域信息的可学习的视觉中心机制；提出了一种用于自上而下特征金字塔的全局集中式调节方法，使用最深层内层特征获得的显示视觉中心信息来调节前端浅层特征。与现有的特征金字塔相比，CFP具有长程特征依赖关系捕获能力，而且能获得有效的特征表示。在MS-COCO上的实验结果验证了所提出的CFP可以在最先进的YOLOv5和YOLOX对象检测基线上实现一致性性能增益。文章的主要贡献如下：

提出一种空间显示视觉中心方案，包括用于捕获长程依赖关系的轻量级MLP与用于聚合关键局部区域的可学习视觉中心机制。

提出一种用于特征金字塔结构的全局集中式调节方法。

CFP在目标检测 Baseline 上获得一致的性能提升。

模型架构

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