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...
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bottom-up,这样随便改改就能发paper就太水了吧。 个人感觉FPN的...
YOLOv8模块改进(一)以ASPP和SPPFCSPC为例替换掉模型中的SPPF层结构 1.7万 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 534 25 8:18:29 App B站公认最强的YOLO目标检测教程,从YOLOv1到YOLOv8模型代码全详解,还学不会的你来锤爆我!人工智能...
而CondLaneNet的neck部分通常是用于车道线检测的特定结构，可能包括卷积层、池化层等结构，用于提取适合车...
yolo4的neck结构采用该模式,我们将Neck部分用立体图画出来,更直观的看下两部分之间是如何通过FPN结构融合的。 如图所示,FPN是自顶向下的,将高层特征通过上采样和低层特征做融合得到进行预测的特征图。Neck部分的立体图像,看下两部分是如何通过FPN+PAN结构进行融合的。 和Yolov3的FPN层不同,Yolov4在FPN层的后面还...
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...
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...
YOLOv8模块改进(一)以ASPP和SPPFCSPC为例替换掉模型中的SPPF层结构 1.2万 1 7:17 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~ 5914 1 9:04 App YOLOV7改进模块,添加2023ICCV文章中的线性注意力机制,轻量化网络模型。试试吧~ 2503 -- 5:45 App...
YOLOv8模块改进(一)以ASPP和SPPFCSPC为例替换掉模型中的SPPF层结构 飞飞飞y_ 1.0万 5 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 飞飞飞y_ 1.7万 9 YOLOV7改进RT-DETR中的AIFI模块,小伙伴们用自己模型数据试试效果吧~ 飞飞飞y_ 2491 0 YOLO系列v...