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...
本文提出了一种改进的特征金字塔模型AF-FPN,该模型利用自适应注意力模块(adaptive attention module,AAM)和特征增强模块(feature enhancement module,FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失,进而提高特征金字塔的表示能力。 (1)改进1: 将YOLOv5中原有的特征金字塔即Neck部分的PANet,替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下...
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...
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...
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,提出了一种新的自动学习数据增强方法来丰富数据集并提高模型的鲁棒性,使其更适合实际场景。在Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) 数据集上的大量实验结果证明了与几种最先进的方法相比所提出的方法的...
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!
遥感目标检测的特征提取 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...
受PANet的启发,YOLOv8在颈部设计了路径聚合网络(Path Aggregation Network,PAN)-特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)结构,如图1中②部分所示。分别用P3-P5和N4-N5表示YOLOv8算法模型的PAN结构和FPN结构中2种不同尺度的特征。传统的FPN结构采用由上...
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，...
文献[5]以YOLOv3作为框架，通过改进特征提取网络以及特征融合网络提升对小目标交通标志的检测性能。文献[6]通过在YOLOv3中融合空间金字塔池化层（SPP ）以及改进网络中FPN 结构提升算法的检测精度和实时性。文献[7]提出了Cascaded R-CNN 算法，在CCTSDB 数据集上的检测精度达到99％，但是检测速率则比较慢。文献[8]在...