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...
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结构学习 技术标签: 深度学习yolo4的neck结构采用该模式,我们将Neck部分用立体图画出来,更直观的看下两部分之间是如何通过FPN结构融合的。 如图所示,FPN是自顶向下的,将高层特征通过上采样和低层特征做融合得到进行预测的特征图。Neck部分的立体图像,看下两部分是如何通过FPN+PAN结构进行融合的。 和Yolov3的...
2.1. PAN简介 2.2. PAN框架介绍 2.3. 细节 3. 参考 回到顶部 1. FPN 1.1. FPN简介 特征金字塔,全称Feature Pyramid Networks ,由Tsung-Yi Lin等2017年在论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》中提出,它的主要目标是解决在不同尺度上进行目标检测和分割时的信息丢失和分辨率不匹配的问题。FPN的框...
PANet中down-top连接的结构 不过人们对于极致的追求是永不止步的,在进行了大量实验后,EfficientNet将Neck(一般把检测框架中的特征融合/选择部分称作neck)进行了进一步优化,提出了Bi-FPN(双向特征金字塔)。 左侧白色单元backbone中不同层次的feature map输出,虚线框内是BiFPN的结构;右侧是PAN的结构 Bi-FPN的...
简介:FPN+PAN结构和SPP结构是深度学习中用于目标检测的两个重要技术。FPN+PAN结构通过自上而下的特征金字塔传递语义信息,并通过自下而上的路径传递定位信息,从而提高目标检测的准确性。而SPP结构则通过在卷积神经网络中添加不同尺度的池化操作,提高网络对不同尺度目标的适应能力。本文将详细解释这两种结构的工作原理,并...
三、FPN+PAN结构的优势 增强多尺度特征融合:FPN+PAN结构通过双向特征传递,实现了不同尺度特征图的充分融合,既保留了高层的语义信息,又利用了低层的定位信息。 提升检测性能:在目标检测任务中,FPN+PAN结构能够显著提高对不同尺度目标的检测精度,尤其是对于小目标和遮挡目标的检测。 泛化能力强:该结构不仅适用于YOLO系...
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 9698、弹幕量 0、点赞数 251、投硬币枚数 201、收藏人数 651、转发人