本视频是对YOLOV8进行模块修改,具体是将颈部特征融合的PAN结构替换成AFPN,并进行了十分详细的讲解分析,看完一定有收获,自己改代码也是如此!!!快来试试吧,小伙伴们~别忘了一件三联哦~, 视频播放量 9554、弹幕量 0、点赞数 250、投硬币枚数 199、收藏人数 647、转发人
图 3 显示了建议的尺度序列模块框架。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Neck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...
特征金字塔网络 (FPN) 一直是目标检测模型考虑目标的各种尺度的基本模块。但是,小目标的平均精度(AP)相对于中大目标的平均精度(AP)要低。原因是 CNN 的更深层特征会带来信息丢失。 作者提出了一种新的 FPN Sc…
PAN: Path Aggregation network,路径聚合网络。 关于FPN和PAN可以参考: 《YOLOV4&5原理与源代码解析之七:PANet模块》 - JackRuiYu - 博客园www.cnblogs.com/winslam/p/14486803.html YOLO的骨干网主要是借助PA-FPN的结构将不同层次的特状图进行高效融合。 PA(Path Aggregation)的策略使得不同层次的特征在传递...
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 进行有效的多尺度特征融合。金字塔特征表示为。图3(b) 显示了输入尺度序列模块的金字塔特征。
FPN（特征金字塔网络）与PAN（路径聚合网络）是构建神经网络时常用的技术。在YOLOX模型中，骨干网采用PAFPN（路径聚合特征金字塔网络）结构，旨在高效融合不同层次特征图。PA策略显著减少了不同层次特征在传递时需要穿越的网络层次数量，提升网络效率。基础网络组件及功能解释：Focus模块用于捕捉局部特征，CSP...
传递到深层网络中,丰富了特征图信息.在FPN+PAN结构中,只保留新构建的P2特征融合路径与用来检测小目标的P3特征融合路径得到最终的P23双尺度检测结构,并在FPN结构中... 张又元 - 《兰州交通大学》 被引量: 0发表: 2023年 基于少样本学习的森林火灾烟雾检测方法 在特征聚合模块中使用FPN-PAN模块对图像的深层与浅...
fpn架构论文fpn网络结构 FPN网络结构总结作者提出的FPN(Feature Pyramid Network)同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息,通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的。1.FPN具体是怎么操作的。作者的算法大致结构如下Fig3:一个自底向上的线路,一个自顶向下的线路,...
...(Cascade R-CNN)都可用; R-FCN系由于其自身设计的缘故,无法使用FPN; 底层feature map位置信息多但语义信息少,FPN为其增强了语义信息,提升了对小物体的检测效果...后来者PAN在FPN的基础上再加了一个bottom-up方向的增强,使得顶层feature map也可以享受到底层带来的丰富的位置信息,从而把大物体的检测效果也...
此外,引入通道注意力引导模块来优化每个层次上的最终综合特征,只需很少的计算量就可以消除混叠效果。我们的实验表明,CE-FPN在MS Coco基准上与最先进的FPN相比获得了很好的性能。 第一章 简介 前面就不做过多描述,无非就是千遍一律的介绍FPN的历史。不过值得注意的就是这里作者提到几种有代表性的FPN结构,感兴趣的...