一、什么是FPN和FPN的由来 二、FPN的优缺点 三、FPN的常见结构 四、FPN的常见改进思路 五、关于改FPN的想法 一、什么是FPN FPN是Feature Parymid Network的缩写。(最初的FPN结构如下图所示) 论文地址:arxiv.org/abs/1612.0314 《Feature Pyramid Networks for Object Detection》这篇文章主要是用来解决Faster RCN...
通过分析GFPN的结构,原因可以归结为以下几个方面:1)不同尺度的特征图共享相同的通道维度;2)queen-fusion(此处可能指某种特殊的融合方式,但并非标准术语)操作不能满足实时检测模型的要求;3)基于卷积的跨尺度特征融合不够高效。 基于GFPN,我们提出了一种新型的高效重参数化广义特征金字塔网络(Efficient-RepGFPN)以满足...
尽管最近的工作[19,42]建议将最顶层的信息聚合到FPN融合分支中,但这个问题仍然存在,并损害最终结果,如图4第2列和第5列所示。为了实现不同层之间的直接和更高效的通信,我们提出通过同时聚合所有层特征来改进FPN中的融合机制。具体来说,由于不同层特征的重要性在很大程度上取决于图像内容,我们设计了一个跨层特征聚合...
近期,Facebook 和谷歌接连发布了基于 FPN 的改进工作,我们将之整理如下。 ?...我们将作为语义分割方法分支的共享特征金字塔网络(FPN)与 Mask R-CNN(一种流行的实例分割方法)进行结合。...在这项工作中,我们对带有 FPN 的 Mask R-CNN 进行了详细研究,我们将之称为 Pa
简介:YOLOv8改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版(全网独家创新) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN(渐近特征金字塔网络)来优化检测头,AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小...
简介:YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN(重参数化泛化特征金字塔网络),利用其优化YOLOv5的Neck部分,可以在不影响计算量的同时大幅度涨点(亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高!)。RepGFPN...
这期给大家带来最新的RTDETR改进点介绍支持DCNV4 使用具有高低频信息提取的搞笑注意力机制HiLo改进AIFI. 使用High-level Screening-feature Pyramid Networks改进RTDETR、YOLOV5-DETR、YOLOV8-DETR的Neck。 github:https://github.com/z1069614715/objectdetection_script 有兴趣赶快入手!新颖的创新点可不等人喔!
近年来,FPN(Feature Pyramid Network)+PAN(Path Aggregation Network)结构在Neck网络中得到了广泛的应用和改进,极大地提升了目标检测的精度和速度。 一、FPN+PAN结构的基本原理 FPN最早是在2017年的CVPR会议上提出的,其核心思想是通过自底向上的结构,融合多个不同尺度的特征图进行目标预测。FPN认为网络浅层的特征图...
这期给大家带来YOLOV8改进项目最新更新视频说明截止到目前已经支持95种创新点,创新点多到你实验不过来!本期更新内容: 1. 使用[MFDS-DETR](https://github.com/JustlfC03/MFDS-DETR)中的HS-FPN改进YOLOV5、YOLOV8中的Neck. 2. 对[MFDS-DETR](https://github.com/JustlfC03/MFDS-DETR)中的HS-FPN进行二次...
改进的YOLO,AF-FPN替换金字塔模块,提升目标检测精度#人工智能 #ai #论文 #目标检测算法 #yolov5 - 学算法的Amy于20230401发布在抖音,已经收获了13.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!