一、概要 本文提出了一种改进的特征金字塔模型AF-FPN,该模型利用自适应注意力模块(adaptive attention module,AAM)和特征增强模块(feature enhancement module,FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失,进而提高特征金字塔的表示能力。 (1)改进1: 将YOLOv5中原有的特征金字塔即Neck部分的PANet,替换为AF-FPN,在保证实时检...
高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN):这个组件旨在处理不同白细胞之间的尺度差异问题。它很可能是一个特征金字塔网络(FPN),创建了一个多尺度特征层次结构,允许模型检测不同大小的白细胞。高层特征用于筛选(或权衡)低层特征,然后与高层特征融合,以增强模型表达不同尺度特征的能力。 编码器:编码器负责对骨干网和HS-FPN提取...
RepFPN论文理论部分 + YOLOv8代码实践改进 论文提出了一种硬件高效的卷积神经网络架构,它具有类似 RepVGG 的架构。 触发器或参数是评估网络效率的传统指标,对硬件(包括计算能力和内存带宽)不敏感。 因此,如何设计一个神经网络来有效地利用硬件的计算能力和内存带宽是一个关键问题。 本文提出了一种设计硬件感知神经网络...
AFPN通过将这一思路应用到特征金字塔网络的设计中。 AFPN 核心组件: 非邻近层次直接特征融合:传统的FPN通常只将相邻层次的特征进行融合,而AFPN能够直接将不同层次的特征进行融合,这样可以更好地保留高层的语义信息和低层的细节信息。 自适应空间融合操作:在合并不同层次的特征时,AFPN使用一种特殊的方法来确保信息不...
简介:YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战案例,包括AFPN——一种解决特征金字塔网络信息丢失问题的新方法。AFPN通过非相邻层直接融合和自适应空间融合处理多尺度特征,提高检测性能。此外,还展示了YOLOv8中引入的MPDIoU和ASFF模块的代码实现。详情可参考提供的专栏链接。
简介:YOLOv5改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv5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...
这篇论文出自Jifeng Dai组,感觉质量很高。总体来说是对之前很火的DETR的改进,不仅将需要的训练轮数降低了10倍,而且还解决了小目标检测不好的问题。 文章的motivation是,attention之所以需要超多的训练轮数,主要是因为attention初始化的时候会对所有的pixel得到基本相同的weight,而实际上真正有效的pixel是稀疏的,因此需要...
小目标检测(TOD)的研究进展主要集中在改进特征识别方面。为了提高小目标和相应特征的分辨率,对输入图像的尺度进行了归一化处理。而生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)则被提出直接生成小目标的超分辨表示。此外,提出了特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)来学习多尺度特征,实现尺度不变检测器。
💡💡💡本文独家改进:高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN),能够刷选出大小目标,增强模型表达不同尺度特征的能力,助力小目标检测 💡💡💡在BCCD医学数据集实现暴力涨点。 1.MFDS-DETR原理介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2401.00926.pdf 摘要:在标准的医院血液检测中,传统的过程需要医生手动分离白细胞。
简介:YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战案例,包括AFPN——一种解决特征金字塔网络信息丢失问题的新方法。AFPN通过非相邻层直接融合和自适应空间融合处理多尺度特征,提高检测性能。此外,还展示了YOLOv8中引入的MPDIoU和ASFF模块的代码实现。详情可参考提供的专栏链接。