针对FPN的这一缺陷,PAN应运而生。PAN在FPN的基础上,增加了一个自底向上的金字塔,以传递低层的强定位特征。这种“双塔战术”不仅保留了FPN的语义增强能力,还补充了定位信息的传递,使得网络在处理多尺度目标时更加全面和准确。 在PAN中,低层的特征通过下采样和横向连接的方式传递到高层,与FPN的自顶向下传递形成互补。
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:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.09070 先放一张论文中的原图: 相较于其他特征融合网络,BiFPN的不同之处在于:首先,删除那些只有一个输入边的节点。我们的直觉很简单:如果一个...
PAN SPANet PyraFormer PyraTrans 总结 前言 本文总结了FPN/特征金字塔网络、PAN/金字塔注意力网络论文,总计18篇论文,可作为科研、开发的参考资料。 FPN/特征金字塔网络 SPP 题目:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 名称:用于视觉识别的深度卷积网络中的空间金字塔池 论文:ar...
FPN+PAN结构在目标检测领域具有广泛的应用前景。在实际应用中,这种结构能够有效地融合不同层级的特征信息,提高目标检测的准确性和鲁棒性。同时,通过一系列的创新技术和改进,可以进一步提升模型的性能,使得模型在复杂场景下也能取得较好的检测结果。 以安全帽佩戴识别为例,FPN+PAN结构能够准确地识别出工人是否佩戴安全帽,...
PAN的主要目标是解决FPN在特征融合过程中可能存在的信息丢失和不完整的问题,主要是通过融合高低层特征提升目标检测的效果,尤其可以提高小尺寸目标的检测效果。 2.2. PAN框架介绍 如上图所示,为PAN的网络架构。包括以下部分: FPN(这个已经有了,不算论文的贡献)。 Bottom-Up Path Augmentation。 Adaptive Feature ...
下文网络结构的Conv是指Depthwise Separable Conv,深度可分离卷积。 关于Bottleneck和Depthwise Separable Conv的详细说明: 2、YOLO-PAFPN的网络结构 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)。
FPN（特征金字塔网络）与PAN（路径聚合网络）是构建神经网络时常用的技术。在YOLOX模型中，骨干网采用PAFPN（路径聚合特征金字塔网络）结构，旨在高效融合不同层次特征图。PA策略显著减少了不同层次特征在传递时需要穿越的网络层次数量，提升网络效率。基础网络组件及功能解释：Focus模块用于捕捉局部特征，CSP...
何恺明大神的论文Mask R-CNN 获得ICCV最佳论文,其中也应用了FPN网络 R-FCN系由于其自身设计的缘故,无法使用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: ...
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。 法律...
。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 ...