卷积网络(Pyramidal feature hierarchy)天然具有多尺度的、金字塔型的特征层次,其结构如图1(c)所示,其缺点是造成不同层次特征图之间的语义差异,high-resolution maps中包含的低级特征降低了该特征图在目标检测任务中的表征能力。SSD并没有利用higher-resolution maps,但本文证明了higher-resolution maps对于检测小物体很重要...
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...
FPN是自向下的,将高层的特征信息通过上采样的方式进行传递融合,得到进行预测的特征图。FPN+PAN结构进行融合其中包含两个PAN结构。这样结合操作,FPN层自向下传达强语义特征,而特征金字塔则自底向上传达强定位特征,两两联手,从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合,这样的操作确实很皮...
而PAN则通过横向连接和上下文聚合来实现特征融合,也是为了增强多尺度特征的表达能力。FPN通常用于目标检测...
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~ 科技 计算机技术 目标检测 DETR yolov7 yolov8 计算机视觉 机器学习 ...
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...
作者提出一种新的特征金字塔,用于改进特征提取。开头依旧是常规的对现有的FPN结构进行缺点说教,从而引出作者的CE-FPN结构。而这里面着重提到一个概念Sub-piexl亚像素卷积,这个概念我也是第一次接触,所以直接转载别人的链接,如果不理解的可以点击链接查看一下。
2. FPN系列主要是FPN及其相关变种如PAN、BiFPN、GFPN、NAS-FPN等。 目前在 Neck 上的研究主流大多都是基于 FPN 的改进,所以后续我们也会主要就 FPN 系列进行展开介绍。 ?2 Naive-Neck SSD网络结构图: 可以明显看到其就是抽取网络在不同层级的输出进行目标的检测。
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...
在recognition任务中,卷积网络逐渐取代了手工特征。卷积网络(Single feature map)逐渐不仅可以表示高级语义,在尺度变化方面也更具稳健性,因此可以只在一个尺度的特征图上进行检测,其结构如图1(b)所示,但其缺点是未利用到卷积网络固有的Pyramidal feature hierarchy。