1.2 🎈Neck进化史 Neck网络主要分为Naive-Neck以及FPN系列: 1. Naive-Neck就是抽取网络在不同层级的输出,然后用不同层检测不同大小的目标。其典型代表是大家熟悉的SSD网络。 2. FPN系列主要是FPN及其相关变种如PAN、BiFPN、GFPN、NAS-FPN等。 目前在 Neck 上的研究主流大多都是基于 FPN 的改进,所以后续我们...
1.前言 目前主流检测算结构主要分为backbone、neck、head三大部分,backbone用于初级特征提取,neck用于融合高级语义特征,head用于编解码,具体实现分类和回归任务。FPN属于neck部分,用于构建所有尺度的高级语义特征,融合多尺度特征、扩大感受野,特别是在一阶段检测上网络上取得巨大成功,但仍有改进空间。 2.FPN的缺陷 从2017...
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...
在目标检测任务中,特征提取是关键的一步。为了充分利用不同层级的特征信息,研究者们提出了多种颈部(Neck)结构,其中最具代表性的就是Feature Pyramid Network(FPN)和Path Aggregation Network(PAN)。这些结构在诸如Faster R-CNN、YOLOv3等现代目标检测算法中发挥着重要作用。 FPN:Feature Pyramid Network FPN通过构建一...
简介:在目标检测领域,YOLOv5因其出色的性能受到了广泛关注。本文将介绍YOLOv5改进系列中的一项重要改进——使用全新渐进特征金字塔网络AFPN替换原有的Neck结构,并通过实测验证其性能提升。AFPN通过自适应融合多尺度特征图,为目标检测提供了丰富的上下文信息,进一步提高了检测的精度和鲁棒性。
多尺度表示可以由不同分辨率的图像组成。另一方面,最近基于深度学习的目标检测模型已经使用特征金字塔网络(FPN)作为Neck模块来有效地处理多尺度目标。在检测head之前,根据它们的比例将它们分配到一个单独的金字塔层。例如,在低分辨率金字塔特征图中检测大目标,在高分辨率金字塔特征图中检测小目标。
因此,Two-Stage检测器 的通道尺寸与通道尺寸相同。 实验 SOTA对比 消融实验 1、Ablation study on different position of pyramid level 2、Ablation study on Neck model 3、实时性对比 参考 [1].ssFPN: Scale Sequence () Feature Based-Feature Pyramid Network for Object Detection...
通常, 目标检测模型由 Backbone网络 、特征融合的 Neck模块和检测Head 组成。输入图像被输入到 Backbone网络。CNN 或 Transformer 被用作提取特征的 Backbone。通过每个卷积层的卷积特征表示为。接下来, 在中通过自上而下和自下而上的融合 来聚合卷积特征。作者采用路径聚合网络(PAN)架构代替 FPN 进行有效的多尺度...
在实时目标检测领域,Yolo系列模型一直以其高效和准确而著称。近日,我们成功将Efficient-RepGFPN模块引入YoloV8中,实现了显著的涨点效果。这一改进不仅进一步提升了YoloV8的检测精度,还保留了其原有的高效性能,为实时目标检测领域带来了新的突破。 Efficient-RepGFPN模块是DAMO-YOLO中提出的一种高效重参数化广义特征金...
1.1 FPN网络结构 FPN模块也就是我们常说的neck,其配置如下: neck=dict( type='FPN', in_channels=[256,512,1024,2048], out_channels=256, num_outs=5), 为了充分发挥FPN功效,骨架网络输出就不再是一个特征图了,而是多个尺度的特征图,配置如下所示: ...