YOLOv5 采用 FPN 和 PAN的结构对特征进行多尺度融合。 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...
而PAN则是在FPN的基础上进一步改进,通过增加一条自顶向下的路径聚合结构,将高层的语义信息直接传递到低层,增强了特征的传递和融合能力。这种结构能够充分利用不同层级的特征信息,提高目标检测的准确性。 二、FPN+PAN在Neck网络中的改进 在YOLOv5中,Neck网络仍然使用了FPN+PAN结构,但在其基础上做了一些创新和改进。...
在检测头Head中可以集成不同的组件,如上图所示:无锚框、解耦头,隐式知识学习、边界框回归计算等等 4、以YOLOv5s-6.2版本为例进行RepGFPN的替换 上图展示了以yolov5s为基本框架RepGFPN的替换结果,并进行了结构重参数化后的GFLOPs的比较,结果显示RepGFPN的GFLOPs比原来的YOLOv5的PAN结构会大一些,可能在准确率上...
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
基于FPN与PAN网络的双重注意力的遥感小目标检测方法 本发明涉及一种基于FPN与PAN网络的双重注意力的遥感小目标检测方法,属于计算机视觉领域.本发明首先对FPN网络中的顶层特征图进行池化得到通道向量,再将通道向量进行矩... 李凡,韩兴勃 被引量: 0发表: 2022年 基于注意力机制与跨尺度特征融合的YOLOv5输电线路故障检...
pythonpytorchapexcoconvidia-dockerpascal-vocyolov2fpnyolov3darknet53yolov5distributed-data-parallelyolov3-loss UpdatedSep 7, 2024 Python williamcfrancis/SOLO-and-FPN-for-Instance-Segmentation Star1 Code Issues Pull requests This is my Pytorch implementation of Segmenting Objects by Locations (SOLO) for...
改进的YOLOv5:AF-FPN替换金字塔模块提升目标检测精度 在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。...FPN和PANet用于聚合Neck现阶段的图像特征。最后,网络通过Prediction进行目标预测...
super(PPYOLOPAN, self).__init__() assert len(in_channels) > 0, "in_channels length should > 0" self.in_channels = in_channels self.num_blocks = len(in_channels) # parse kwargs self.drop_block = drop_block self.block_size = block_size self.keep_prob = keep_prob se...
Fig1.(a)是将图片resize到不同大小,然后分别得到对应大小的特征,然后在每层都进行预测,计算量太大;Fig1.(b)是使用单个feature map进行预测,yolov1/v2,Faster R-CNN中使用的就是这种,特征尺度单一,对小目标检测效果较差,yolov2使用multi-scale training的方式一定程度上缓解了尺度单一的问题;Fig1.(c)是在不同...
YOLOv2是个特例,其在 26×26 层设置了通道层接至 13×13 层。本质上即为single-scale上处理two-scale的feature map信息。 总结:上面abc这三种卷积方式都不是特征理想,那么怎么才能兼顾准确率(检测小物体)和速度(开销)呢? 2、FPN的框架 (d) Feature Pyramid Network ...