目标检测的neck

1. SPP

 

上图的空间金字塔池化层是SPPNet的核心，其主要目的是对于任意尺寸的输入产生固定大小的输出。思路是对于任意大小的feature map首先分成16、4、1个块，然后在每个块上最大池化，池化后的特征拼接得到一个固定维度的输出。以满足全连接层的需要。不过因为不是针对于目标检测的，所以输入的图像为一整副图像。

2. ASPP

在SPP基础上加入空洞卷积

 

 

3. RFB

结合inception结构以及dilation conv

 

 

4. SAM

 

 

5. FPN

 

 6. PAN

FPA结构

GAU结构

 

 PAN

 

 

 

7.  BiFPN

 

 

8. i-FPN

 

 

9. PRB-FPN