AF-FPN structure AF-FPN在传统特征金字塔网络的基础上,增加了自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)。前一部分由于减少了特征通道,减少了在高层特征图中上下文信息的丢失;后一部分增强了特征金字塔的表示并加快了推理速度,同时实现了最先进的性能。AF-FPN的结构如下图所示。 AAM的具体结构如下图所示,作为自适...
在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的...
AF-FPN structure AF-FPN在传统特征金字塔网络的基础上,增加了自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)。前一部分由于减少了特征通道,减少了在高层特征图中上下文信息的丢失;后一部分增强了特征金字塔的表示并加快了推理速度,同时实现了最先进的性能。AF-FPN的结构如下图所示。 AAM的具体结构如下图所示,...
改进的YOLO,AF-FPN替换金字塔模块,提升目标检测精度#人工智能 #ai #论文 #目标检测算法 #yolov5 - 学算法的Amy于20230401发布在抖音,已经收获了13.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。 主要改进机制: 1. 底层特征融合: AFPN通过引入底层特征的逐步融合,首先融合底层特征,接着...
本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN(渐近特征金字塔网络)来优化检测头,AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。本文在A...
下图展示了CARAFE的整体框架。CARAFE由两个关键部分组成,即核预测模块和内容感知重组模块。在这个框架中,一个尺寸为 H×W×C 的特征图被上采样因子 U(=2) 倍。 下图展示了集成了CARAFE的特征金字塔网络(FPN)架构。在这个架构中,CARAFE在FPN的自上而下路径中将特征图的尺寸上采样2倍。CARAFE通过无缝替换最近邻插值...
然而,为了进一步提高YOLOv5的检测性能和泛化能力,对其进行多阶段改进具有重要的实际意义。算法概述算法概述YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,具有实时性、准确性和鲁棒性等特点。其核心思想是将目标检测任务转换为单次前向传递的回归问题,避免了传统目标检测算法中耗时的滑动窗口搜索。与其它目标检测算法相比,YOLO...
本研究探讨了如何修改流行的YOLOv5目标检测器以提高其在检测较小对象方面的性能,特别是在自主赛车中的应用。为了实现这一点,研究者研究了替换模型的某些结构元素(以及它们的连接和其他参数)如何影响性能和推理时间。为此,研究者提出了一系列不同尺度的模型,将其命名为“YOLO-Z”,当以50%的IoU检测较小的物体时,这些...
基于YOLOv5_改进的咖啡叶片病虫害检测研究