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 ...
而PAN则通过横向连接和上下文聚合来实现特征融合，也是为了增强多尺度特征的表达能力。FPN通常用于目标检测...
FPN(FeaturesPyramidNetworks)特征金字塔网络是从backbone CNN中提取特征用于后续目标检测和语义分割等问题。一个top-down结构结合lateral连接来建立所有不同尺度特征的high-level语义特征。 背景 FPN(Feature Pyramid Networks for Object Detection) 学习笔记 证明,这些对于检测小物体很重要。 Fig1 (d)中的结构是论文中提...
而PAN则通过横向连接和上下文聚合来实现特征融合，也是为了增强多尺度特征的表达能力。FPN通常用于目标检测...
实现了与MobileNet相当的模型尺寸，极大地减少了模型参数，使得RT-DETR在边缘计算和移动设备上的部署变得...