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...
注:借鉴整理,仅供自学,侵删 FPN是自顶向下,将高层的强语义特征传递下来,对整个金字塔进行增强,不过只增强了语义信息,对定位信息没有传递。PAN就是针对这一点,在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔,对FPN补充,将低层的强定位特征传递上去,又被称之为“双塔战术”。 FPN(feature pyramid networks)算法讲解 PANet...
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...