一.head、neck与backbone 在刚刚接触目标检测时,会接触到几个术语head、neck与backbone,在逐渐熟悉算法之后,对这三个部分开始有了理解:在进行目标识别任务时,无论是one-stage或者two-stage,都会有以下的任务依次完成:使用卷积神经网络进行特征提取,使用得到的特征进行目标识别。完成特征提取的网络就叫做backbone,其输入为...
FPN从新的角度出发提出了一个独特的特征金字塔网络来避免图像金字塔产生的超高计算量,同时可以较好的处理目标检测中的尺度变化问题...特征提取网络可以换成任意Backbone,并且CNN网络一般都是按照特征图大小分为不同的stage,每个stage的特征图长宽差距为2倍。在这个自底向上的结构中,一个stage对应特征金字塔的一个...
项目中的 backbone 用的是经过 ImageNet 预训练的 ResNet 模型。但是存在两个区别: 1. 固定 Batch Normalization 在代码中,有一个重新实现的 BN 层maskrcnn_benchmark/layers/batch_norm.py,这里的参数全部是固定的初始值,不会随着训练而更新。固定 BN 的原因,在这里也给出了解释,是因为在 batch size per ...
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)。 左边绿色的CSPDarknet,右边红色的线表示Path Aggregation。 具体的代码如下: class YO...
在目标检测领域，理解backbone、head、neck与特征图像金字塔（FPN）是关键。backbone是用于特征提取的卷积神经网络，接收原始图像输入，输出作为后续识别任务的基础特征。head，如fasterrcnn中的RPN，负责执行核心任务，即目标的框定位与分类。然而，目标检测任务需处理不同尺度的目标，单一维度特征（如RCNN）...
在Resnet网络的基础上,还实现了Resnet+FPN的网络结构,调用方式如下: @registry.BACKBONES.register("R-50-FPN") @registry.BACKBONES.register("R-101-FPN") @registry.BACKBONES.register("R-152-FPN") def build_resnet_fpn_backbone(cfg): body = resnet.ResNet(cfg) in_channels_stage2 = cfg.MODEL...
YOLOX通过精心设计Backbone网络,实现了在保持计算效率的同时,最大化地提取图像的有效特征。 二、PAFPN网络:特征融合与尺度不变性 在目标检测中,不同尺度的目标对应的特征信息是不同的。为了解决这个问题,YOLOX引入了PAFPN(Path Aggregation Feature Pyramid Network)网络结构。PAFPN的核心思想是通过特征融合,生成具有...
defmobilenet_v2_fpn(channel_means,channel_stds,bgr_ordering): """The MobileNetV2+FPN backbone for CenterNet.""" # Set to is_training to True for now. network=mobilenetv2.mobilenet_v2(True,include_top=False) returnCenterNetMobileNetV2FPNFeatureExtractor( ...
具体到YOLOX-PAFPN网络结构，输入为Batch*3*640*640尺寸的图像。经过PAFPN网络处理后，输出包括pan_out2、pan_out1、pan_out0三个不同层次的特征图。网络左侧绿色的CSPDarknet结构，与右侧的路径聚合线共同构成了PAFPN网络的核心部分。以下为该网络结构的具体代码实现：
YOLOv5(v7.0)网络修改实践:集成YOLOX的Backbone(CSPDarknet和Pafpn) 一、背景介绍 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测算法,而YOLOv5和YOLOX则是其近期的两个重要版本。YOLOv5以其高效和简洁的架构受到了广泛关注,而YOLOX则通过引入一些创新性的改进(如CSPDarknet和Pafpn)进一步提升了性能。本文将...