最终的BiFPN集成了双向跨尺度连接和快速归一化融合(Fast normalized fusion)。作为一个具体的例子,这里描述了图2(d)所示的BiFPN的两个融合特征: 3. EfficientDet paper提出了一种新的用于目标检测的复合缩放方法,该方法使用简单的复合系数φ 来联合缩放主干、BiFPN、类/盒网络和分辨率的所有维度。 Backbone network 将...
通过结合BiFPN结构,我们可以进一步提升YOLOv5/YOLOv7在处理复杂背景或不同尺度目标时的检测性能。在实际应用中,这将有助于提升目标检测算法的准确性和鲁棒性,为自动驾驶、安防监控等领域的实际应用提供更好的技术支持。 总之,通过将BiFPN结构融入YOLOv5/YOLOv7算法中,我们可以有效地提升目标检测算法的性能和准确性。这...
针对现有目标检测算法应用于复杂火灾场景检测精度差、速度慢、部署困难的问题,本文提出一种轻量级的 Light-YOLOv5 火灾检测算法,实现速度和精度的平衡。 首先,将最后一层 Backbone 替换为SepViT Block,增强 Backbone 与全局信息的联系; 其次,设计了 Light-BiFPN Neck 网络,在提高特征提取的同时减轻模型复杂度; 第三,...
总结，引入FPN或BIFPN结构是为了融合浅层信息，提高行人重识别性能。HR-Net结构的引入为解决浅层特征与高层特征间的相互影响提供了可能。在实际应用中，探索浅层特征的有效利用方式是提升行人重识别性能的关键。
《基于改进Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法检测梨树花序》,作者:夏烨, 雷哓晖, 祁雁楠, 徐陶, 袁全春, 潘健, 姜赛珂, 吕晓兰。来源:《智慧农业(中英文)》2022年第3期。 https://www.smartag.net.cn/CN/10.12133/j.smartag.SA202207006 猜你喜欢 1088 ...
田间试验结果表明,改进的Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%,两种目标平均精度为91.3%,检测单张图像时间为29 ms,模型大小为7.62 M。相比于原始YOLOv5s算法,检测精度与召回度分别提升了4.2%和2.7%,检测时间和模型参数量分别降低了9 ms和46.6%。本研究提出的算法可对梨树...
目标检测算法——EfficientDet(EfficientNet+BiFPN) 技术标签: 目标检测 EfficientDet BiFPN EfficientNet 计算机视觉 下面借这篇blog记录一些阅读笔记,如果问题,恳请指出。 文章目录 1. Introduction 2. BiFPN 2.1 Cross-Scale Connections 2.2 Weighted Feature Fusion 3. EfficientDet 4. Ablation Study 4.1 Disentangling ...
基于CBAM和BiFPN改进YoloV5的渔船目标检测 在渔港高点监控渔船目标的场景下,对渔船检测经常丢失和检测错误等问题,提出了一种基于改进YoloV5的渔船目标检测模型.首先通过Kmeans++算法对锚框重新聚类,选择适合渔... 张德春,李海涛,李勋,... - 《渔业现代化》 被引量: 0发表: 2022年 基于BiFPN-YOLOv5的公路病害...
不知道答主具体是怎么实现的,不过我猜测是想把浅层的信息融合进来,所以我就基于这一点来讨论一下,抛砖引玉。 FPN这种结构的优点是能把浅层的信息,特别是边缘信息传递过来。 如果你换一个角度看FPN,其实就是个hourglass类似沙漏的结构。 Retina Net uses FPN structure. (arxiv.org/pdf/1708.0200) hourglass (ar...
应该可以发核心