2.2 PANet 转自: http://blog.leanote.com/post/lily/PANet PANet是18年的一篇CVPR,作者来自港中文,北大,商汤与腾讯优图,PANET可看作Mask-RCNN+,是在Mask-RCNN基础上做的几处改进。 解决问题: 低层级的特征对于大型实例识别很有用, 最高层级特征和较低层级特征之间的路径长 每个建议区域都是基于 从一个特...
用stride为2的卷积层把浅层的特征图P3下采样,然后尺寸和C4相同,两者拼接之后再用3x3的卷积层进行整理,生成P4特征图 此外还有很多复杂的双向融合的操作,这里不仔细介绍啦。 6 BiFPN 上面的PAnet是最简单的双向FPN,但是真正起名为BiFPN的是另外一个论文。 BiFPN:2019年google团队提出的。 论文地址:https://arxiv.or...
PANet是由中国香港中文大学和腾讯优图联合提出的实例分割框架。模型不是直接实现目标检测,但是论文的核心内容是增强FPN的多尺度融合信息。PANet 在 COCO 2017 挑战赛的实例分割任务中取得了第一名,在目标检测任务中取得了第二名。 FPN的低层次的特征(C5)对应大型目标,而高层级特征与低层级别特征之间路径较长(如图 2...
PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型: PAnet:Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。 论文名称:Path Aggregation Network for Instance Segmentation 从图中可以看到,先有一个跟FPN相同的上采样过程,然后再从浅到深用stride为2的卷积完成下采样。用stride为2的卷积层把浅层的特征图P3下采样,然后尺寸...
原来的FPN是自深到浅单向的融合,现在是先自深到浅、再从浅到深双向的的融合。PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型: PAnet:Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。 论文名称:Path Aggregation Network for Instance Segmentation 从图中可以看到,先有一个跟FPN相同的上采样过程,然后再从浅到深用stri...
原来的FPN是自深到浅单向的融合,现在是先自深到浅、再从浅到深双向的的融合。PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型: PAnet:Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。 论文名称:Path Aggregation Network for Instance Segmentation 从图中可以看到,先有一个跟FPN相同的上采样过程,然后再从浅到深用stri...
《YOLOV4&5原理与源代码解析之七:PANet模块》 - JackRuiYu - 博客园www.cnblogs.com/winslam/p/14486803.html YOLO的骨干网主要是借助PA-FPN的结构将不同层次的特状图进行高效融合。 PA(Path Aggregation)的策略使得不同层次的特征在传递时需要“穿越”的网络层次数量大大减少。
FPN是最早在目标检测方向上提出特征融合的算法,开辟了特征融合的先河,为之后PANet,NAS-FPN等算法的提出打下了基础。 FPN是一个特征金字塔的结构。FPN的这种特征金字塔的结构是非常符合CNN的结构特征的,通过将深层语义信息和浅层纹理信息进行融合,为每一层的Feature Map都赋予了更强的捕捉语义信息的能力。
可以看到,卷积网络输出的特征图直接就放进了特征头输出候选框。 5 简单双向融合 原来的FPN是自深到浅单向的融合,现在是先自深到浅、再从浅到深双向的的融合。PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型: PAnet: Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。
YOLOv7采用了一种类似于PANet(Path Aggregation Network)的结构,但与原始的PANet有所不同。YOLOv7在PANet的基础上进行了改进,通过引入更多的特征聚合路径,增强了网络对多尺度目标的检测能力。 为了更直观地理解YOLOv7中的PAFPN结构,我们可以通过图表来展示。在图表中,我们可以看到不同层级的特征图通过横向和纵向的...