在目标检测任务中,特征提取是关键的一步。为了充分利用不同层级的特征信息,研究者们提出了多种颈部(Neck)结构,其中最具代表性的就是Feature Pyramid Network(FPN)和Path Aggregation Network(PAN)。这些结构在诸如Faster R-CNN、YOLOv3等现代目标检测算法中发挥着重要作用。 FPN:Feature Pyramid Network FPN通过构建一...
在实际应用中,FPN+PAN结构和SPP结构常常被结合使用,以进一步提高目标检测的性能。例如,在YOLOv4等先进的目标检测算法中,就同时采用了这两种结构。 为了充分发挥这些结构的优势,以下是一些实践经验和建议: 合理调整网络参数:在使用FPN+PAN和SPP结构时,需要根据具体的任务和数据集调整网络参数,如特征金字塔的层数、池化操...
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的两个箭头，这就是Bi的意思。按理说P3-P7也是...
YOLOX的backbone结构图 输入是Batch*3*640*640尺寸的图像。 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: classYOLOPAFPN(nn.Module):"""YOLOv3 model. Darknet 53 is the default backbone o...
在最近几年,目标检测器在backbone和head之间会插入一些网络层,这些网络层通常用来收集不同的特征图。我们将其称之为目标检测器的neck。通常,一个neck由多个bottom-up路径和top-down路径组成。使用这种机制的网络包括Feature Pyramid Network(FPN),Path Aggregation Network(PAN),BiFPN和NAS-FPN。
后来者PAN在FPN的基础上再加了一个bottom-up方向的增强,使得顶层feature map也可以享受到底层带来的丰富的位置信息,从而把大物体的检测效果也提上去了: 6、代码实现 # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn class FPN(nn.Module): def __init__...
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：
一种含有FPN与PAN结构的特征融合网络专利信息由爱企查专利频道提供,一种含有FPN与PAN结构的特征融合网络说明:本发明公开了一种含有FPN与PAN结构的特征融合网络,包括FPN神经网络与PAN神经网络,通过将FP...专利查询请上爱企查
本发明公开了一种含有FPN与PAN结构的特征融合网络,包括FPN神经网络与PAN神经网络,通过将FPN神经网络与PAN神经网络进行融合,且将两分支进行同步进行特征图层处理,从而产生一对的特征金子塔,使其一具有完整的目标位置信息与高空间分辨率,另一具有广泛的感受野,从而进行两者融合,互相加强了特征信息,构建了多尺度表达。