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...
一、概要 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...
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...
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!
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，...
面对此种情形，本文基于ＹＯＬＯｖ３检测算法提出一种检测生活物品的方法，将ＹＯＬＯｖ３原算法中的残差块替换成残差密集块，采用５个尺度检测，并引入空洞卷积。改进后的ＹＯＬＯｖ３算法在ＣＯＣＯ数据集和自制数据集上进行预训练，达到初步识别出生活物品的同时收稿日期：２０２０—０７—３０ 基金项目：福建省...