在本文中,表面缺陷检测被当做是逐像素问题,所提网络模型结构包括五个主要部分:1)多级特征提取;2)金字塔特征融合模块;3)全局上下文注意力模块;4)边界细化块;5)深度监督,网络模型框架如图2所示。 图2 PGA-Net网络模型框架 首先,将原始图像和对应真实值输入到网络,通过特征提取网络的卷积池化操作提取多级特征。然后,将...
BiFPN(加权双向特征金字塔网络)是该论文中提出的一种用于高效多尺度特征融合的网络结构,其设计原理和优势如下: 2.1、BiFPN原理 2.1.1 加权特征融合 当融合不同分辨率的特征时,常见的方法是先将它们调整到相同分辨率然后相加,但这种方法没有区分不同输入特征的重要性。为了解决这个问题,提出为每个输入添加一个额外的权重...
我们提出了并行残差双融合金字塔网络(PRB-FPN),用于快速准确的single-shot目标检测。特征金字塔(FP)在最近的视觉检测中被广泛使用,但是由于合并移动,FP的自上而下的path无法保留准确的定位。FP的优势被削弱,因为使用了具有更多层的更深的主干。 为解决此问题,我们提出了一种新的并行FP结构,该结构具有双向(自上而下...
基本原理:Large Neck: RepGFPN 在FPN(特征金字塔网络)中,多尺度特征融合旨在聚合不同阶段backbone输出的特征,从而增强输出特征的表达能力,提高模型性能。传统的 FPN 引入自上而下的路径来合并多尺度特征。考虑到单向流量的限制,PAFPN增加了一个额外的自下而上的路径聚合网络,但增加了计算成本。为了降低计算强度,YOLO...
AFPN通过将这一思路应用到特征金字塔网络的设计中。 AFPN 核心组件: 非邻近层次直接特征融合:传统的FPN通常只将相邻层次的特征进行融合,而AFPN能够直接将不同层次的特征进行融合,这样可以更好地保留高层的语义信息和低层的细节信息。 自适应空间融合操作:在合并不同层次的特征时,AFPN使用一种特殊的方法来确保信息不...
网络由3个深度学习金字塔网络构成, 输入图像经初级金字塔提取深度特征后, 分别通过高频、低频增强金字塔形成不同的频率特征, 利用特征融合来凸显深度学习网络在信息逐层传递过程中对细节信息的保护能力, 提高目标检测能力. 通过在分组角点检测网络(CornerNet)算法框架基础上仿真测试, 该算法对于目标模糊、目标重叠以及目标...
BiFPN(加权双向特征金字塔网络)是该论文中提出的一种用于高效多尺度特征融合的网络结构,其设计原理和优势如下: 2.1、BiFPN原理 问题formulation:多尺度特征融合的目标是聚合不同分辨率的特征,给定多尺度特征列表$\overrightarrow{P}{in} = (P{in}^1, P{in}^2, \ldots),其中P{in}^i代表第i级的特征,目标是...
的多尺度特征融合网络模型,在FPN主干网络的基础上,设计了混合特征金字塔和金字塔融合模块,并结合注意力机制,对特征金字塔进行了多尺度的深度融合.本文在PASCAL VOC2012 和MS COCO2014数据集上,以Faster R-CNN作为基础检测器进行实验,验证了MFPN对特征融合的有效性.关键词: 特征金字塔网络;多尺度特征融合网络;注意力...
1所述的基于跨尺度特征融合金字塔网络的遥感图像目标检测方法, 其特征在于,所述步骤1具体为: 步骤1.1:将遥感图像输入基于VGG‑16构建的主干网络中,分别得到五个尺度不同的特 征层: F1～F5; 步骤1.2:分别对特征层F1,F2,F3和F5进行上采样操作或下采样操作,进而与F4特征层 进行跨尺度融合,得到融合后的特征层...
一种基于注意力融合特征金字塔网络的红外小目标检测方法.pdf,本发明公开了一种基于注意力融合特征金字塔网络的红外小目标检测方法,其包括:步骤S1:获取数据训练样本集并进行数据扩充及数据集划分;步骤S2:构建包含损失函数的轻量卷积神经网络模型;步骤S3:获取训练样本