ASFF-YOLOv5:基于多尺度特征融合的无人机图像道路交通多要素检测方法道路交通要素是道路的重要组成部分,是构建基础交通地理信息数据库的主要要素。然而,在道路交通要素的检测和识别中仍然存在以下问题:元素密集,多尺度目标检测效果差,小目标易受遮挡因素影响。为此,提出一种自适应空间特征融合(ASFF)YOLOv 5网络(ASFF-YO...
对于需要上采样的层,如想得到ASFF3,需要将level1的特征图调整到和level3的特征图尺寸一致,采用的方式是先通过1\times 1卷积调整到和level3通道数一致,再用插值的方式将尺寸调整到一致。而对于需要下采样的层,比如想得到ASFF1,对于level2的特征图到level1的特征图只需要用一个3\times 3并且stride=2的卷积就OK了...
(2)改善感受野:常用模块是SPP,ASPP和RFB(YOLO v4使用SPP)。早先讨论过的特征金字塔(如SFAM[7],ASFF[9]和Bi-FPN[3])也属于BoS。 (3)激活函数:自ReLU问世以来,它已经有很多变体,如LReLU、PReLU和ReLU6。ReLU6和hard-Swish之类的激活函数是专门为压缩网络设计(用于嵌入式设备),如Google Coral Edge TPU。YOLO...
随着FPN等多尺度预测方法越来越流行,人们提出了许多整合不同特征金字塔的轻量级模块。这类模块包括SFAM[98]、ASFF[48]和BiFPN[77]。SFAM的主要思想是利用SE模块在多尺度连接的特征图上执行信道级重加权。对于ASFF,它使用softmax作为点级重新加权,然后添加不同尺度的特征图。在BiFPN中,提出了多输入加权残差连接来进行...
2,自适应空间融合;引入自适应空间融合机制(ASFF),在多级特征融合过程中引入变化的空间权重,加强关键级别的重要性,同时抑制来自不同对象的矛盾信息的影响。这有助于提高检测性能,尤其在处理矛盾信息时更为有效。 3.底层特征对齐: AFPN采用渐近融合的思想,使得不同层次的特征在融合过程中逐渐接近,减小它们之间的语义差...
ASFF简要思想就是:原来的FPN add方式现在变成了add基础上多了一个可学习系数,该参数是自动学习的,可以实现自适应融合效果,类似于全连接参数。 以ASFF-3为例,图中的绿色框描述了如何将特征进行融合,其中X1,X2,X3分别为来自level,level2,le...
下一个目标是选择用于增加感受野的附加块,以及针对不同检测器级别(例如FPN、PAN、ASFF、BiFPN)从不同backbone级别进行参数聚合的最佳方法。 对于分类最优的模型用于检测中并不总是最优的。与分类器不同,检测器要求: 更高的输入大小(分辨率):用于检测小尺寸目标 ...
2,自适应空间融合;引入自适应空间融合机制(ASFF),在多级特征融合过程中引入变化的空间权重,加强关键级别的重要性,同时抑制来自不同对象的矛盾信息的影响。这有助于提高检测性能,尤其在处理矛盾信息时更为有效。 3.底层特征对齐: AFPN采用渐近融合的思想,使得不同层次的特征在融合过程中逐渐接近,减小它们之间的语义差...
ASFF(自适应空间特征融合) ASFF在YOLOV3的FPN的基础上,采用了注意力机制。FPN操作是一个非常常用的用于对付大小尺寸物体检测的办法,作者指出FPN的缺点是不同尺度之间存在语义gap,举例来说基于iou准则,某个gt bbox只会分配到某一个特定层,而其余层级对应区域会认为是背景(但是其余层学习出来的语义特征其实也是连续相似...
ASFF为不同 Level 的特征添加权重,以便有效地融合它们,考虑到不同 Level 特征之间可能存在的矛盾信息。DRFPN通过合并空间细化块(SRB)和通道细化块(CRB)来扩展PAFPN体系结构。SRB模块利用跨相邻 Level 的上下文信息来学习上采样点的位置和内容,而CRB模块利用注意力机制来学习自适应通道合并策略。