针对FPN的这一缺陷,PAN应运而生。PAN在FPN的基础上,增加了一个自底向上的金字塔,以传递低层的强定位特征。这种“双塔战术”不仅保留了FPN的语义增强能力,还补充了定位信息的传递,使得网络在处理多尺度目标时更加全面和准确。 在PAN中,低层的特征通过下采样和横向连接的方式传递到高层,与FPN的自顶向下传递形成互补。
为了解决RCNN中输入图片尺寸必须固定的问题,何凯明大神创新性的提出SPPnet以进行解决。 但FPN作者认为诸如此类算法(SPP、Fast RCNN、Faster RCNN)都是计算的网络的最后一层特征并未考虑多个尺度的特征;又如SDD虽然采用了多尺度融合,但由于没有上采样过程,导致对底层特征的使用不够充分。 上图是作者在论文中画出的...
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...
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的提出,是因为bottom-up结构是之前常用的结构,...
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...
前一个版本的NanoDet为了追求极致的推理速度使用了无卷积融合的PAN架构,即top-down和down-top路径都是直接通过双线性插值的上下采样+element-wise add实现的,随之而来的显然是性能的下降。在NanoDet-Plus中,作者将Ghost module用于特征融合中,打造了Ghost-PAN,在保证不增加过多参数和运算量的前提下增强了多尺度目标检测...
FPN通过自顶向下的特征融合和上采样操作来生成多尺度特征金字塔，以提高目标检测等任务的性能。而PAN则...
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 9613、弹幕量 0、点赞数 251、投硬币枚数 201、收藏人数 650、转发人
网络(Bi-FPN)实现多尺度特征融合,改善网络对小目标的漏检和错检问题.在网络头部,使用自注意力机制动态检测头(DyHead)替换原检测头,增强对遮挡物体和小目标的检测... 曲晨阳,吕进,卫策 - 《国外电子测量技术》 被引量: 0发表: 2024年 基于深度学习的复杂场景人群计数问题研究 本文提出一种基于双重注意力特征融合...
本发明涉及一种基于FPN与PAN网络的双重注意力的遥感小目标检测方法,属于计算机视觉领域.本发明首先对FPN网络中的顶层特征图进行池化得到通道向量,再将通道向量进行矩阵运算后得到通道注意力矩阵,接着将其归一化得到通道权重矩阵,并将该权重乘到特征图中得到带有通道权重的特征图,再与低层特征融合.在PAN网络中首先对...