一.head、neck与backbone 在刚刚接触目标检测时,会接触到几个术语head、neck与backbone,在逐渐熟悉算法之后,对这三个部分开始有了理解:在进行目标识别任务时,无论是one-stage或者two-stage,都会有以下的任务依次完成:使用卷积神经网络进行特征提取,使用得到的特征进行目标识别。完成特征提取的网络就叫做backbone,其输入为...
首先,作者提出了一个目标检测的通用框架,将一个目标检测框架分为Input,Backbone,Neck,Head几个部分: Input(输入):输入部分,如图像、批次样本、图像金字塔 Backbone(骨干网):各类CNN,主要作用是对图像中的特征做初步提取 Neck(脖子):特征融合部分,主要作用是实现多尺度检测 Head(头):产生预测结果 YOLOv4从以上几个...
首先,作者提出了一个目标检测的通用框架,将一个目标检测框架分为Input,Backbone,Neck,Head几个部分: Input(输入):输入部分,如图像、批次样本、图像金字塔 Backbone(骨干网):各类CNN,主要作用是对图像中的特征做初步提取 Neck(脖子):特征融合部分,主要作用是实现多尺度检测 Head(头):产生预测结果 YOLOv4从以上几个...
目标检测目前模型基本是Backbone+Neck+Head的一个结构,该文章介绍Neck模块。 1 ✨背景介绍 由于物体在图像中的大小和位置是不确定的,因此需要一种机制来处理不同尺度和大小的目标。 比如现在的很多网络都使用了利用单个高层特征(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层——Conv4,进行后续的物体的分类和bounding ...
在Backbone和Head之间，会添加一些网络层，用于收集不同阶段中的特征图，这些网络层通常被称为Neck。基于深度学习的目标检测模型的结构可以概括为：输入 > 主干 > 脖子 > 头 > 输出。主干网络负责提取特征，脖子网络提取更复杂的特征，而头部则负责计算预测输出。具体结构可参考下图的说明。input: Image,...
在目标检测领域，理解backbone、head、neck与特征图像金字塔（FPN）是关键。backbone是用于特征提取的卷积神经网络，接收原始图像输入，输出作为后续识别任务的基础特征。head，如fasterrcnn中的RPN，负责执行核心任务，即目标的框定位与分类。然而，目标检测任务需处理不同尺度的目标，单一维度特征（如RCNN）...
在Backone和Head之间,会添加一些用于收集不同阶段中特征图的网络层,通常称为Neck。 简而言之,基于深度学习的目标检测模型的结构是这样的:输入->主干->脖子->头->输出。主干网络提取特征,脖子提取一些更复杂的特征,然后头部计算预测输出 目标检测网络的结构 ...
三、常用Head Dense Prediction (one-stage): RPN SSD YOLO RetinaNet (anchor based) CornerNet CenterNet MatrixNet FCOS(anchor free) Sparse Prediction (two-stage): Faster R-CNN R-FCN Mask RCNN (anchor based) RepPoints(anchor free) 四、常用neck ...
Neck部分采用PAN-FPN结构实现多个不同尺寸特征图的特征融合,其中同样使用了C2f模块作为特征提取的主要模块。 Head部分采用解耦头结构将分类和检测分离,同时在检测过程中采用效果较好的Anchor-free机制。解耦头模型结构如图2所示。 图2 解耦头模型结构 在损失函数计算方面,采用了Task Aligned Assigner正样本分配策略,由分类...
Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征,进行再加工及合理利用,有利于下一步head的具体任务学习。本文按照Neck的六种分类顺序对主流Neck进行阶段性总结。 Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征,进行再加工及合理利用...