首先,它在保持高效性能的同时,实现了更高的检测精度,为实时目标检测领域树立了新的标杆。其次,Efficient-RepGFPN模块的引入使得YoloV10能够更好地适应不同规模和不同复杂度的目标检测任务,具有更强的泛化能力。最后,基于Efficient-RepGFPN的YoloV10在训练和推理过程中都表现出了更好的稳定性和鲁棒性,为实际应用...
目前在 Neck 上的研究主流大多都是基于 FPN 的改进,所以后续我们也会主要就 FPN 系列进行展开介绍。 ✨2 Naive-Neck SSD网络结构图: 可以明显看到其就是抽取网络在不同层级的输出进行目标的检测。 这样做在不同的层上面输出对应的目标,不需要经过所有的层才输出对应的目标(即对于有些目标来说,不用进行多余的...
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...
完成特征提取的网络就叫做backbone,其输入为原始图像,输出为特征。完成识别任务的网络例如fasterrcnn中的RPN等,叫做head(检测头),其作用就是完成任务的主体:检测框定位与目标分类等。 但是由于目标检测任务的特殊性,其具有多尺度的信息(大小维度不同的目标),所以使用单一维度的特征(RCNN等)有欠缺,这时,neck就被引出...
landmark目标检测 目标检测neck 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,如分类、回归、keypoint、instance mask等常见的任务。本文将对主流Neck进行阶段性总结。 总体概要:...
kitti2D目标检测 指标 目标检测neck 本文研究yolo系列的Neck模块。yolov1、yolov2没有使用Neck模块,yolov3开始使用。Neck模块的目的是融合不同层的特征检测大中小目标。 模块 在进行yolo系列Neck模块研究前,先研究FPN、SPP和PAN模块。 1.FPN(feature pyramid networks)...
在传统的目标检测框架中,从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征,然后neck模块融合这些潜在特征以捕获不同尺度的信息。 01 前言 由于目标检测中的分辨率比图像识别中的分辨率大得多,因此主干的计算成本通常会主导总推理成本。 这种沉重的主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留问题,而不是...
在当前的目标检测算法中，存在三个核心组件：Backbone、Neck和Head。Backbone，即骨干网络，主要负责特征提取，通常在大型数据集（如ImageNet、COCO等）上完成预训练，并拥有预训练参数。常见的骨干网络有ResNet-50、Darknet53等。Head，即检测头，主要用于预测目标的种类和位置（bounding boxes）。在Backbone...
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）...
Slim-Neck是一种用于目标检测器架构的设计范式,旨在通过引入轻量级卷积技术GSConv来实现在维持准确性的同时满足实时检测需求。Slim-Neck的设计理念是在保持准确性的同时提高检测器的计算成本效益。GSConv是一种通用的卷积方法,旨在减少计算复杂性,降低推理时间,并保持模型的准确性。