2.2. Ghost PAN 把Ghost Block对PAN中用于特征融合的卷积进行替换就得到了Ghost PAN。 初始化和参数部分 classGhostPAN(nn.Module):"""Path Aggregation Network with Ghost block.用ghost block替代了简单的卷积用于特征融合Args:in_channels (List[int]): Number of input channels per scale.out_channels (int)...
代码: 2.PAN/金字塔注意力网络 PAN 题目:Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 名称:用于语义分割的金字塔注意力网络 论文:arxiv.org/abs/1805.1018 代码: SPANet 题目:Spanet: Spatial Pyramid Attention Network for Enhanced Image Recognition 名称:SPANet:用于增强图像识别的空间金字塔注意力网络 论文...
一句话概括,PAN就是在FPN后面加了一层自下向上的连接。 3.BiFPN 论文题目:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.09070 先放一张论文中的原图: 相较于其他特征融合网络,BiFPN的不同之处在于:首先,删除那些只有一个输入边的节点。我们的直觉很简单:如果一个...
横向连接:将自顶向下的路径得到的特征图与对应层级的底层特征图进行横向连接,以保留更多的空间信息。 PAN:Path Aggregation Network PAN是在FPN的基础上进行了改进,通过增加了一个自底向上的路径,使得特征融合更加充分。这样,高层特征图不仅可以获得底层特征的空间信息,还可以获得来自更低层级的特征信息。 自底向上的路...
输出是经过PAFPN网络之后的不同层次的特征图: (pan_out2, pan_out1, pan_out0)。 左边绿色的CSPDarknet,右边红色的线表示Path Aggregation。 具体的代码如下: class YOLOPAFPN(nn.Module): """ YOLOv3 model. Darknet 53 is the default backbone of this model. ...
FPN：PAN、NAS-FPN、FCFPN、Simple-PAN、BiFPN FPN：PAN、NAS-FPN、FCFPN、Simple-PAN、BiFPN FPN ⽅框⾥表⽰top down⾥每层有两个卷积操作 PAN：添加⼀个 bottom up线 NAS-FPN：基于搜索结构的FPN Fully-conencted FPN：全连接的FPN Simple-PAN BiFPN 注意两个箭头，从P6到bottom up 和top -down...
本次实验用时约两个小时,使用了大量恶臭代码。 其他遇到的问题包括: 1. 使用 `dup` 重定向 `stdin/stdout` 之后程序变得难以调试,最佳实践是使用 `stderr` 进行调试。 测试结果: ```bash $ make grade simple ... nlp-in-shell 0 1402 < 1 > ...
具体到YOLOX-PAFPN网络结构，输入为Batch*3*640*640尺寸的图像。经过PAFPN网络处理后，输出包括pan_out2、pan_out1、pan_out0三个不同层次的特征图。网络左侧绿色的CSPDarknet结构，与右侧的路径聚合线共同构成了PAFPN网络的核心部分。以下为该网络结构的具体代码实现：
ResNet-101 net[BaiduYun](http://pan.baidu.com/s/1nvgu1pJ) 解压后将其中的文件ResNet-50-model.caffemodel和ResNet-101-model.caffemodel改名后放到:py-R-FCN/data下 即得到如下目录: ~/py-R-FCN/data/rfcn_models/resnet50_rfcn_final.caffemodel ...
AC-FPN可以轻松插入现有的基于FPN的模型中,在使用不到200行代码就可以提升FPN-resnet50近3mAP,在其他前沿框架也取得了很大的提升。 代码已经开源:https://github.com/Caojunxu/AC-FPN