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通过构建一个自顶向下的路径和一个横向连接,将高分辨...
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...
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...
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 9869、弹幕量 0、点赞数 253、投硬币枚数 203、收藏人数 656、转发人
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...
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 (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...
具体而言，PAN使用ResNet-18作为默认的基础网络，并引入了一个高效修正特征的分割头，该头由两个关键模块组成：特征金字塔增强模块（FPEM）和特征融合模块（FFM）。FPEM模块是一个轻量化版本的特征金字塔模块，其计算量约为FPN模块的五分之一。它通过U形结构设计实现，输入和输出都是金字塔形状的特征图...
主干网络由一系列的卷积层组合而成,CA注意力机制用于融合位置信息;颈部网络采用特征图金字塔网络FPN+像素聚合网络PAN的结构,FPN与PAN相结合,得到最终进行预测的特征图... 被引量: 0发表: 2023年 基于特征重加权的小样本遥感图像目标检测算法 针对遥感图像具有目标尺度多变,目标模糊,背景复杂的特点,提出了一种基于特...