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包...
在这项工作中,我们提出了一种新的跨层特征金字塔网络(CFPN),旨在直接在不同层之间交换信息,并进一步促进信息传播,以更好地检测显著目标。如图1(b)所示,CFPN构建在FPN上,但采用了以下新颖的架构设计。首先,它包含一个跨层特征聚合模块(CFA),该模块集成了来自不同和遥远层的多尺度特征,以允许不同层之间的通信。
之前改进了特征聚合网络,再此基础上再引入的resnet,其中原理可以看hyshhh:【pointpillar】原创改进3——添加特征聚合(FPN)颈部网络,实现网络有效涨点(3d检测ap涨点6%) 3. 改进方法介绍 SE注意力机制出自SENet,SEnet是resnet的改进版本:resnet原理可以看:hyshhh:何恺明ResNet(残差网络)——彻底改变深度神经网络的训...
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...
HS-FPN(Hierarchical Scale-based Feature Pyramid Network)是一种用于多尺度特征融合的网络结构,旨在解决白细胞图像中的多尺度挑战,从而提高模型对白细胞的准确识别能力。HS-FPN包括两个主要组件:特征选择模块和特征融合模块。 特征选择模块:在特征选择模块中,不同尺度的特征图经过筛选过程。这个过程有助于选择高级和低...
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。
基本原理:Large Neck: RepGFPN 在FPN(特征金字塔网络)中,多尺度特征融合旨在聚合不同阶段backbone输出的特征,从而增强输出特征的表达能力,提高模型性能。传统的 FPN 引入自上而下的路径来合并多尺度特征。考虑到单向流量的限制,PAFPN增加了一个额外的自下而上的路径聚合网络,但增加了计算成本。为了降低计算强度,YOLO...
💡💡💡本文改进:渐近特征金字塔网络(AFPN),解决多尺度削弱了非相邻 Level 的融合效果。 AFPN | 亲测在多个数据集能够实现涨点,尤其在小目标数据集。 1.AFPN介绍 论文:2306.15988.pdf (arxiv.org) 摘要:多尺度特征在目标检测任务中对具有尺度方差的目标进行编码时具有重要意义。多尺度特征提取的一种常...
66、步骤5.4:将历史光伏功率数据特征和降维后的气象、电气特征融合组成特征图作为fpn网络的动态输入,再通过多个全连接层得到最终的光伏功率预测结果。 67、本发明的另一方面公开了一种基于mvo优化混合核pca降维及改进的fpn网络的预测系统,包括互信息获取模块、启发式分组模块、核函数构建优化模块、数据融合降维模块和fpn网...
一、本文介绍本文记录的是利用GFPN颈部结构优化RT-DETR的目标检测网络模型。利用GFPN改进后的颈部网络,通过 跳层连接,==避免了在进行反向传播时的梯度消失问题==,并且引入跨尺度连接,可以实现不同级别和层次的…