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...
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...
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...
本发明公开了一种含有FPN与PAN结构的特征融合网络,包括FPN神经网络与PAN神经网络,通过将FPN神经网络与PAN神经网络进行融合,且将两分支进行同步进行特征图层处理,从而产生一对的特征金子塔,使其一具有完整的目标位置信息与高空间分辨率,另一具有广泛的感受野,从而进行两者融合,互相加强了特征信息,构建了多尺度表达。 法律...
]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。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...
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...
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...