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,作为自适应注意力模块的输入...
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...
改进后的YOLOv5s网络结构如下图所示。 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...
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!
为了更好地处理RSIs中的独特挑战,如大尺度变化,某些方法强调通过数据增强、多尺度特征集成、特征金字塔网络(FPN)增强或多尺度锚点生成等方法提取多尺度特征。 最近,针对遥感目标检测设计特征提取骨干网络方面取得了值得注意的进展。一些(Redet...
(TDD-Net), 该方法通过使用k均值聚类设计合理锚框大小, 其次引入多尺度金字塔网络(FPN, feature pyramid networks)到Faster R-CNN中, 加强了来自底层结构信息的融合, 使得网络适应微小的缺陷检测. 最后, 考虑到小数据集和样本不平衡的...
特征金字塔网络（FPN）论文解读（转载）特征⾦字塔⽹络（FPN）论⽂解读（转载）特征⾦字塔⽹络(FPN)论⽂解读 这篇⽂章我认为算是对⽤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。⽂章的思想⽐较简单，...
谢元澄等研究提出了基于深度学习的麦穗 检测模型（ＦＣＳＲ－ＣＮＮ），通过ＣａｓｃａｄｅＲＣＮＮ引入特征金字塔网络（ＦＰＮ）等方法，提高检测精度和 检测速度［１７］。在实际的田间环境中，穗头分布密集、遮挡严重，模型在复杂环境中对穗头检测较为困难。为提 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.
我们将DO-Conv插入了ResNet中的Resblock中,将其中的3×3的卷积替换成了DO-Conv,提高了网络的性能。为了充分提取的特征引入了特征金字塔FPN,之后我们将FPN提取到特征使用高阶交互的方法进行进行融合,我们在数据集HAN10000上进行了一系列的实验,实验准确率达到了90.19%,特异度达到了97.20%。 关键词:医疗图像;黑色素...