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前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。

    R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。

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    CNN高层特征具有丰富的语义信息，低层特征具有较高空间分辨率，研究如何融合不同层之间的特征，是物体检测领域热门的方向。近期很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(Early fusion)和晚融合(Late fusion)。

    早融合: 先融合多层的特征，然后在融合后的特征上训练预测器。这类方法也被称为skip connection。

这里面的代表是和。本文主要介绍 HyperNet的思想细节。

转载请注明文章出处: 多尺度R-CNN论文笔记(3): HyperNet: Towards Accurate Region Proposal Generation and Joint Object Detection

1. Abstract

    现有的Region Proposal Network(RPN)方法在小物体检测和精确定位方面有待改进。本文提出一种深度层次化的网络HyperNet，用于改进Faster R-CNN的小物体检测能力。HyperNet使用在CNN网络多层次feature maps上提取的Hyper Feature进行RPN以及Fast RCNN检测任务。Hyper Feature能够集成语义信息丰富但是分辨率低的高层feature和分辨率高但是语义信息弱的浅层网络特征，从而提升RPN和Fast R-CNN的性能，尤其提升小目标的检测能力。HyperNet给予Faster R-CNN改进，使用VGG 16骨干网，在VOC 2007和2012数据集上前向测试的处理速度5fps。

2. Methods

    HyperNet是基于Faster R-CNN进行改进，使用多层特征融合的动机是用于处理小尺度物体的检测问题。

图-1 HyperNet object detection architecture

总结：

Reference