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...
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...
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...
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...
缺点是计...FPN 一、简介 引用: http://hellodfan.com/2017/10/14/%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A3%80%E6%B5%8B%E8%AE%BA%E6%96%87-SSD%E5%92%8CFPN/ 二、流程 在RPN+FAST R-CNN里边 嵌入FPN的流程图 1、第一种不知是不是存在,与第二种的差别,就是最后的rol不是在不同的层级的feature ...
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。
这种方法的缺点是计算量大,需要大量的内存;优点是可以获得较好的检测精度。它通常会成为整个算法的性能瓶颈,由于这些原因,当前很少使用这种算法。 为了解决上图结构的缺点,有学者提出下图的结构,减少预测的特征图。它的设计思想就是同时利用低层特征和高层特征,分别在不同的层同时进行预测,这是因为我的一幅图像中可能...
*neck 使用PAN结构,并且里面也使用C3K2模块;*head使用了anchor-free + Decoupled-head,其中回归头使用正常的卷积,分类头使用DWConv;*损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL的组合;*框匹配策略由静态匹配改为了Task-Aligned Assigner匹配方式;*训练策略没有提及,其中YOLOV8可以参考如下最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic...
### 结论总结直播挑战活动的优点与缺点,并对未来的发展趋势提出预测。提出建设性的建议,鼓励行业自我反思和创新,以适应不断变化的媒体环境和观众需求。在编写此类文章时,建议采用严谨的数据分析和案例研究以支持论点,同时确保文风客观、语言平实,适当引用专家观点和实际事例,以增强说服力。此外,合理安排文章结构,使内容...
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,并通过实例和生动的语言帮助读者理解其应用和实践经验。