在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的...
与现有的特征金字塔相比,CFP不仅具有捕获全局长距离依赖的能力,而且能够有效地获得全面而有区别的特征表示。在具有挑战性的MS-COCO上的实验结果验证了我们提出的CFP可以在最先进的YOLOv5和YOLOX对象检测基线上实现一致的性能增益。该代码已发布于:CFPNet。 1、简介 目标检测是计算机视觉领域最基本但最具挑战性的研究任...
这两个块的结果特征图沿着信道维度连接在一起,作为用于下游识别的EVC的输出。在实现中,在和EVC之间,Stem块用于特征平滑,而不是直接在原始特征图上实现,如YOLOv5所示。Stem块由输出通道大小为256的7×7卷积组成,随后是批处理归一化层和激活函数层。上述过程可表述为: 其中是EVC的输出。表示沿通道维度的特征图连接。
其可以起到特征选择的作用,非常适合轻量化的读者来使用,其存在二次创新和多次创新的机会,在近期内我会对其进行更加轻量化和精度更高的二次创新,利用该结构参数量下降至197W,计算量降低至7.0GFLOPs,本文结构为我独家复现,全网目前无第二份大家可以抓紧使用。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO! 二、HS-FPN原理 2....
专栏回顾:YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新 二、AFPN基本框架原理 2.1 AFPN的基本原理 AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应...
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。
这两个块的结果特征图沿着信道维度连接在一起,作为用于下游识别的EVC的输出。在实现中,在和EVC之间,Stem块用于特征平滑,而不是直接在原始特征图上实现,如YOLOv5所示。Stem块由输出通道大小为256的7×7卷积组成,随后是批处理归一化层和激活函数层。上述过程可表述为: ...
简介:全新FPN开源 | CFPNet即插即用,助力检测涨点,YOLOX/YOLOv5均有效(一) 视觉特征金字塔在广泛的应用中显示出其有效性和效率的优势。然而,现有的方法过分集中于层间特征交互,而忽略了层内特征规则,这在经验上被证明是有益的。 尽管一些方法试图借助注意力机制或视觉Transformer学习紧凑的层内特征表示,但它们忽略...
YOLOv5(v7.0)网络修改实践:集成YOLOX的Backbone(CSPDarknet和Pafpn) 一、背景介绍 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测算法,而YOLOv5和YOLOX则是其近期的两个重要版本。YOLOv5以其高效和简洁的架构受到了广泛关注,而YOLOX则通过引入一些创新性的改进(如CSPDarknet和Pafpn)进一步提升了性能。本文将...
将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的自动学习数据增强方法来丰富数据集并提高模型的鲁棒性,使其更适合实际场景。在Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) 数据集上的大量实验结果证明了与几种最先进的方法相比所提出的方法的...