简介:FPN(Feature Pyramid Network)是深度学习中一种重要的网络结构,用于解决目标检测中的多尺度问题。本文将介绍五种常用的FPN变体:PANet、ASFF、NAS-FPN、BiFPN和Recursive-FPN,并通过生动的语言、源码、图表和实例,深入解析它们的原理和应用。 文心大模型4.5及X1 正式发布 百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5 API调...
FPN自从提出来以后,均是只有从上向下的融合,PANet是第一个提出从下向上二次融合的模型,并且PANet就是在Faster/Master/Cascade RCNN中的FPN的基础上,简单增了从下而上的融合路径。看下图。 4)复杂的双向融合 PANet的提出证明了双向融合的有效性,而PANet的双向融合较为简单,因此不少文章在FPN的方向上更进一步,尝试...
当我们在现代YOLO系列模型中将改进后的PANet直接替换为GFPN时,我们获得了更高的精度。然而,基于GFPN的模型的延迟远高于基于改进后的PANet的模型。通过分析GFPN的结构,原因可以归结为以下几个方面:1)不同尺度的特征图共享相同的通道维度;2)queen-fusion(此处可能指某种特殊的融合方式,但并非标准术语)操作不能满足实时...
FPN:Feature pyramid network,特征金字塔网络。 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(Pa...
PAnet:Path Aggregation Network.2018年的CVPR的论文了。 论文名称:Path Aggregation Network for Instance Segmentation 从图中可以看到,先有一个跟FPN相同的上采样过程,然后再从浅到深用stride为2的卷积完成下采样。用stride为2的卷积层把浅层的特征图P3下采样,然后尺寸和C4相同,两者拼接之后再用3x3的卷积层进行整理...
另一个改变是删除了PANet中红色框的单元直接连接到下一层,作者认为这种单边的连接没有必要添加额外的卷积,因为没有融合的对象,如果进行卷积反而会引入不同层次的特征并增加梯度回传的难度。若有必要,可以通过堆叠Bi-FPN的block实现更多的融合并方便地控制网络规模和深度(g家惯用套路了,比如inception)。 还有其他的思路...
这导致了一个简化的双向网络;其次,如果它们处于同一级别,我们从原始输入到输出节点添加一条额外的边,以便在不增加太多成本的情况下融合更多特征;第三,与只有一条自顶向下和一条自底向上路径的 PANet不同,我们将每个双向(自顶向下和自底向上)路径视为一个特征网络层,并多次重复同一层以启用更高级的特征融合。
YOLOv7采用了一种类似于PANet(Path Aggregation Network)的结构,但与原始的PANet有所不同。YOLOv7在PANet的基础上进行了改进,通过引入更多的特征聚合路径,增强了网络对多尺度目标的检测能力。 为了更直观地理解YOLOv7中的PAFPN结构,我们可以通过图表来展示。在图表中,我们可以看到不同层级的特征图通过横向和纵向的...
下图是 PANet的结构: 2.2.1创建了自下而上的路径增强 改动原因: low-level的feature是很利于定位用的,虽然FPN中P5也间接得有了low-level的特征,但是信息流动路线太长了如红色虚线所示 (其中有ResNet50/101很多卷积层) 本文在 FPN 的 P2-P5 又加了 low-level 的特征,最底层的特征流动到 N2-N5 只需要经过...
紧接着引出了,FPN的历史,FPN是一种自上而下的特征提取,经过PANet改进,添加了一种额外的自下而上的途径,以进一步增加深层中的低级信息。Libra R-cnn引入了平衡特征金字塔,融合和提炼多尺度特征要素。NAS-FPN采用神经结构搜索来学习所有跨尺度连接以达到更好的融合。EfficientDet提出了一种加权的双向FPN来进行简单快速...