FPN是自向下的,将高层的特征信息通过上采样的方式进行传递融合,得到进行预测的特征图。FPN+PAN结构进行融合其中包含两个PAN结构。这样结合操作,FPN层自向下传达强语义特征,而特征金字塔则自底向上传达强定位特征,两两联手,从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合,这样的操作确实很皮...
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: classYOLOPAFPN(nn.Module):"""YOLOv3 model. Darknet 53 is the default backbone o...
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...
下图为通过 FPN 和 PAN 对橙子图像进行多尺度特征融合,其中上层特征图因为网络层数更深,包含的橙子语义信息也就更强,而下层特征因为经过的卷积层数较少,橙子的位置信息损失就更少,FPN 结构通过自顶向下进行上采样,使得底层特征图包含更强的果蔬强语义信息;PAN 结构自底向上进行下采样,使顶层特征包含强果蔬位置信息,...
增强多尺度特征融合:FPN+PAN结构通过双向特征传递,实现了不同尺度特征图的充分融合,既保留了高层的语义信息,又利用了低层的定位信息。 提升检测性能:在目标检测任务中,FPN+PAN结构能够显著提高对不同尺度目标的检测精度,尤其是对于小目标和遮挡目标的检测。 泛化能力强:该结构不仅适用于YOLO系列模型,还可广泛应用于其...
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 YOLOPAFPN(nn.Module): """ YOLOv3 model. Darknet 53 is the default back...
是Fast R-CNN ,Faster R-CNN,YOLO等算法的网络结构,它只使用卷积网络的最后一层作为输出层。 主要问题就是对小尺寸的目标检测效果非常不理想。因为小尺寸目标的特征会随着逐层的降采样快速损失,到最后一层已经有很少的特征支持小目标的精准检测。 图(c)同时利用低层特征和高层特征,分别在不同的层同时进行预测 ...
注:我的安装目录为/home/zb/mysoftware/,文中出现的路径请记得更改为自己的路径。 1.通过百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1rCvgMQmJyGZK55jRTMn2Mw 提取码: kqvy下载其中的文件。 2。将文件上传到服务器的/home/zb/mysoftware/ 目录下并使用cd 到达该目录,通过命令tar -zxvf pycharm-pr... ...
目录前言一.FPN网络二.网络创新点 前言 上一篇博文我们介绍了FCN结构,这篇博文我们来简答的介绍下FPN网络,FPN(Feature Pyramid Network) 是一种用于图像语义分割、物体检测等任务的神经网络结构。是针对目标检测提出的结构。一.FPN网络先来看下FPN的网络结构: 上面总共展示了4张图:图(a)是特征图像金...
目录前言一.FPN网络二.网络创新点 前言 上一篇博文我们介绍了FCN结构,这篇博文我们来简答的介绍下FPN网络,FPN(Feature Pyramid Network) 是一种用于图像语义分割、物体检测等任务的神经网络结构。是针对目标检测提出的结构。一.FPN网络先来看下FPN的网络结构: 上面总共展示了4张图:图(a)是特征图像金...