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连接进行聚合,形成了一个特征金字塔。这种结构使得网络能够更好地利用多尺度特征,提高了目标检测的准确性。 除了源码解析和图表说明外,我们还可以通过实例来演示YOLOv7中PAFPN结构的应用。在实际应...
YOLOX的backbone结构图 输入是Batch*3*640*640尺寸的图像。 输出是经过PAFPN网络之后的不同层次的特征图: (pan_out2, pan_out1, pan_out0)。 左边绿色的CSPDarknet,右边红色的线表示Path Aggregation。 具体的代码如下: classYOLOPAFPN(nn.Module):"""YOLOv3 model. Darknet 53 is the default backbone o...
颈部网络采用了PAFPN结构,该结构是在FPN(Feature Pyramid Network)的基础上进行了改进。PAFPN通过引入自底向上的路径聚合(Bottom-up Path Aggregation)和自顶向下的特征融合(Top-down Feature Fusion),实现了不同层级特征的有效融合,提高了特征表示的丰富性和准确性。 头部网络 头部网络是YOLOXPAFPN的核心部分,负责生...
具体到YOLOX-PAFPN网络结构，输入为Batch*3*640*640尺寸的图像。经过PAFPN网络处理后，输出包括pan_out2、pan_out1、pan_out0三个不同层次的特征图。网络左侧绿色的CSPDarknet结构，与右侧的路径聚合线共同构成了PAFPN网络的核心部分。以下为该网络结构的具体代码实现：