信息传递方向:FPN是自顶向下的信息传递方式,主要强化语义信息;而PAN则增加了自底向上的信息传递方式,以补充定位信息的传递。 网络结构:FPN只构建了一个特征金字塔,而PAN则构建了两个金字塔,一个自顶向下,一个自底向上,形成了“双塔战术”。 应用效果:由于FPN只传递了语义信息,因此在处理某些需要精确定位的目标时可...
但是从底层结构到顶层特征还有很长的路要走,这增加了获取准确定位信息的难度。此外,每个提议都是基于从一个特征级别汇集的特征网格来预测的,该特征级别是启发式分配的。这个过程可以更新,因为在其他级别丢弃的信息可能有助于最终预测。 一句话概括,PAN就是在FPN后面加了一层自下向上的连接。 3.BiFPN 论文题目:Effic...
1.FPEM:特征金字塔增强模块 其实这就是一个轻量级的FPM,大约是FPN五分之一的计算量。FPEM是一个U型结构,输入和输出都是金字塔形的特征图,它也是一个可以级联使用的模块,网络结构如下: 可见,FPEM是一个U形模组,由两阶段组成,up-scale增强、down-scale增强。 up-scale增强作用于输入的特征金字塔,它以步长 32,...
在这个过程中,每一层特征图的信息都会与上下相邻层的特征图融合,但与FPN不同的是,PAN会将不同层级的特征图融合后的结果进行加和,而不是级联。这样可以避免在级联过程中信息的损失,同时还可以保留更多的细节信息,从而提高检测精度。 在PAN中,网络的主干部分通常采用ResNet等常用的卷积神经网络结构。在主干网络的后...
FPN:PAN、NAS-FPN、FC FPN、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。
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...
通常用于将backbone提取的多尺度特征进行融合和处理，以便更好地适应任务需求。常见的"neck"结构包括FPN（...
本视频是对YOLOV8进行模块修改,具体是将颈部特征融合的PAN结构替换成AFPN,并进行了十分详细的讲解分析,看完一定有收获,自己改代码也是如此!!!快来试试吧,小伙伴们~别忘了一件三联哦~, 视频播放量 9266、弹幕量 0、点赞数 246、投硬币枚数 197、收藏人数 643、转发人
首先FPEM 是一个级联结构的模块。在级联数为 n_c 的情况下,不同 scale 的特征图能够更好地融合在一起,并且特征的感受野会增大; 第二,FPEM 的计算消耗很低,这是因为它由分离的、仅需要最小计算量的(深度可分离卷积)卷积构成。FPEM 需要的计算量大约是 FPN 的 1/5。©...
FPN (Feature Pyramid Network)特征金字塔的结构主要包括两个部分: top-down 和 lateral connection。 Backbone 不同层输出的 feature map 的尺寸有的是不变的,有的是成2倍的减小的。将输出尺寸相同的层归为一个 stage,将每个 stage 的最后一层输出的特征抽取出来,就得到了不同下采样倍数的特征金字塔。以 picode...