FPN的独特之处在于,它是在以特征金字塔为基础结构上,对每一层级的特征图分别进行预测。 FPN将深层信息上采样,与浅层信息逐元素地相加,从而构建了尺寸不同的特征金字塔结构,性能优越,现已成为目标检测算法的一个标准组件。 上采样 自顶向下的过程通过上采样(up-sampling)的方式将顶层的小特征图。 放大到...
它很可能是一个特征金字塔网络(FPN),创建了一个多尺度特征层次结构,允许模型检测不同大小的白细胞。高层特征用于筛选(或权衡)低层特征,然后与高层特征融合,以增强模型表达不同尺度特征的能力。 编码器:编码器负责对骨干网和HS-FPN提取的特征进行编码。它可能结合多尺度可变形自注意力模块,以进一步增强特征提取过程。
但是最近基于FPN结构的各种改进,特征融合的设计是直观的,方法是将特征图的大小调整为相同的分辨率后直接对其进行汇总。没有探索特征金字塔的内在属性,以使所有特征图无一例外地做出相等贡献 超越FPN和NAS-FPN! FPG:《Feature Pyramid Grids》特征金字塔网格强势登场! 金字塔网格的训练,添加跳跃连接,例如1×1个卷积,在第...
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...
HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略,有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。在YOLOv11中应用HS - FPN时,其利用高级特征筛选低级特征,增强特征表达,助力模型精准定位和识别目标,减少因尺度变化及特征不足导致的检测误差,显著提升YOLOv11在各项检测任务中的准确性与稳定性。
特征金字塔(如FPN、PAFPN、NASFPN)建立了一个多层次的特征表示体系,允许系统在不同的分辨率上捕捉图像的特征,以便能够检测不同大小的物体。 它们解决了单一尺度特征分析的局限性,为特征融合提供了多尺度的特征来源。 特征融合模块(如CARAFE、ASFF、DRFPN)则进一步增强了这些特征的表示能力,通过各种方法(上采样、加权融...
特征金字塔FPN学习 FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达结构,提出了一种可有效在单一图片视图下生成对其的多维度特征表达的方法。 通过图像金字塔来构建不同尺度的特征金字塔。 能够产生多尺度的特征表示,但是推理时间会大幅度增加,内存消耗会增加。 利用某个高层特征进行预测 特征...
本文独家改进：高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），在小目标检测领域发挥关键作用，显著提升模型对于不同尺度特征的表达能力，从而助力精准小目标检测。在BCCD医学数据集上，HS-FPN展现出卓越性能，实现爆炸式提升。MFDS-DETR模型 该模型由论文提出，旨在优化白细胞检测过程，解决传统方法的局限性。HS-FPN作为...
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系列检测网络选择PAFPN和CSPNet来...
特征金字塔是对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度。 FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果。 ——— 浅谈则止...