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...
FPN：PAN、NAS-FPN、FCFPN、Simple-PAN、BiFPN FPN ⽅框⾥表⽰top down⾥每层有两个卷积操作 PAN：添加⼀个 bottom up线 NAS-FPN：基于搜索结构的FPN Fully-conencted FPN：全连接的FPN Simple-PAN BiFPN 注意两个箭头，从P6到bottom up 和top -down的两个箭头，这就是Bi的意思。按理说P3-P7也是...
YOLOv5 采用 FPN 和 PAN的结构对特征进行多尺度融合。 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...
YOLOv8模块改进(一)以ASPP和SPPFCSPC为例替换掉模型中的SPPF层结构 1.8万 9 13:14 App YOLOV8改进(三),下采样Conv替换为更细粒度的SPDConv,亲测小目标长点!小伙伴们开快来试试吧 1.2万 1 07:17 App YOLOV8进行改进(四),卷积替换为动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution,小伙伴们、们快来试试吧~...
简介:FPN+PAN结构和SPP结构是深度学习中用于目标检测的两个重要技术。FPN+PAN结构通过自上而下的特征金字塔传递语义信息,并通过自下而上的路径传递定位信息,从而提高目标检测的准确性。而SPP结构则通过在卷积神经网络中添加不同尺度的池化操作,提高网络对不同尺度目标的适应能力。本文将详细解释这两种结构的工作原理,并...
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...
FPN是一种自顶向下的特征金字塔结构,旨在解决传统卷积神经网络(CNN)在多层特征融合上的不足。在传统CNN中,随着网络层数的加深,特征图的语义信息逐渐增强,但空间分辨率逐渐降低,导致对小目标的检测效果不佳。FPN通过上采样操作将高层特征图的语义信息传递给低层特征图,并与低层特征图进行融合,从而增强整个金字塔的语义...