网络结构:FPN只构建了一个特征金字塔,而PAN则构建了两个金字塔,一个自顶向下,一个自底向上,形成了“双塔战术”。 应用效果:由于FPN只传递了语义信息,因此在处理某些需要精确定位的目标时可能会受限;而PAN则通过传递定位信息,提高了网络对多尺度目标的处理能力。 四、实际应用与实践经验 在实际应用中,FPN和PAN都有...
2.1. PAN简介 PAN(Path Aggregation Network),Shu Liu等在2018年《Path Aggregation Network for Instance Segmentation》中提出,它扩展了FPN的思想并改进了特征融合的方法。 FPN使用横向连接将高层特征图与低层特征图进行融合,但这种简单的融合方法可能会导致信息的不完整性,尤其是对于小目标或细节部分。PAN的主要目标...
但是从底层结构到顶层特征还有很长的路要走,这增加了获取准确定位信息的难度。此外,每个提议都是基于从一个特征级别汇集的特征网格来预测的,该特征级别是启发式分配的。这个过程可以更新,因为在其他级别丢弃的信息可能有助于最终预测。 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:Effic...
本视频是对YOLOV8进行模块修改,具体是将颈部特征融合的PAN结构替换成AFPN,并进行了十分详细的讲解分析,看完一定有收获,自己改代码也是如此!!!快来试试吧,小伙伴们~别忘了一件三联哦~, 视频播放量 9781、弹幕量 0、点赞数 252、投硬币枚数 201、收藏人数 650、转发人
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...
下图为通过 FPN 和 PAN 对橙子图像进行多尺度特征融合,其中上层特征图因为网络层数更深,包含的橙子语义信息也就更强,而下层特征因为经过的卷积层数较少,橙子的位置信息损失就更少,FPN 结构通过自顶向下进行上采样,使得底层特征图包含更强的果蔬强语义信息;PAN 结构自底向上进行下采样,使顶层特征包含强果蔬位置信息,...
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 ...
。接下来,在Neck中通过自上而下和自下而上的融合来聚合卷积特征。作者采用路径聚合网络(PAN)架构代替FPN进行有效的多尺度特征融合。金字塔特征表示为 。图3(b) 显示了输入尺度序列模块的金字塔特征。 在尺度序列模块中,尺度序列特征是基于 设计的,因为在高分辨率特征图 ...
输入图像被输入到 Backbone网络。CNN 或 Transformer 被用作提取特征的 Backbone。通过每个卷积层的卷积特征表示为。接下来, 在中通过自上而下和自下而上的融合 来聚合卷积特征。作者采用路径聚合网络(PAN)架构代替 FPN 进行有效的多尺度特征融合。金字塔特征表示为。图3(b) 显示了输入尺度序列模块的金字塔特征。
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：