在本报告中,我们提出了一种快速且准确的目标检测方法,名为DAMO-YOLO,其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上进行了一些新技术扩展,包括神经架构搜索(NAS)、高效的重新参数化的广义泛函网络(RepGFPN)、带有对齐OTA标签分配的轻量级头部以及蒸馏增强。特别是,我们使用基于最大熵原理的MAE-NAS方法,在低...
在Yolo的FPN结构中,首先从backbone获取三个有效特征层,然后利用这三个有效特征层进行FPN层的构建。具体来说,FPN是自顶向下的,将高层的特征信息通过上采样(upsample)的方式进行传递融合,得到进行预测的特征图。这种结构可以加强特征提取,即将高层的语义传递下来,补充底层的语义,使之获得高分辨率,强语义的特征,有利于小...
在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的...
HS-FPN的结构如图2所示,包括两个主要组成部分: 特征选择模块; 特征融合模块。 4.HS-FPN二次创新到YOLO11 源码: YOLO11涨点优化:FPN涨点篇 |多级特征融合金字塔(HS-FPN),助力小目标检测| 2024年最新论文-CSDN博客 4.1 改进结果可视化 实验结果如下: 原始mAP50为0.633 提升至0.641 YOLO11-HSFPN summary (fused...
RepGFPN(重参数化泛化特征金字塔网络)是DAMO-YOLO框架中用于实时目标检测的新方法。其主要主要原理是:RepGFPN改善了用于目标检测的特征金字塔网络(FPN)的概念,更高效地融合多尺度特征,对于捕捉高层语义和低层空间细节至关重要。 其主要改进机制包括-> 不同尺度通道:它为不同尺度的特征图采用不同的通道维度,优化了计...
1、前置知识 FPN:Feature pyramid network,特征金字塔网络。 PAN: Path Aggregation network,路径聚合网络。 关于FPN和PAN可以参考: https://www.cnblogs.com/chentiao/p/16425098.html YOLO
PAFPN是Feature Pyramid Network(FPN)的一种改进版本,它通过对不同层级的特征进行融合,以提高检测精度。在PAFPN中,特征金字塔的每一层都融合了来自上层和下层的信息,这种跨层级的特征融合有助于提升对小物体的检测能力。 YOLOX中的PAFPN实现 在YOLOX中,PAFPN的实现主要位于yolox/models/yolo_pafpn.py文件中。下...
简介:在目标检测领域,YOLOv5因其出色的性能受到了广泛关注。本文将介绍YOLOv5改进系列中的一项重要改进——使用全新渐进特征金字塔网络AFPN替换原有的Neck结构,并通过实测验证其性能提升。AFPN通过自适应融合多尺度特征图,为目标检测提供了丰富的上下文信息,进一步提高了检测的精度和鲁棒性。
在FPN(特征金字塔网络)中,多尺度特征融合旨在聚合不同阶段backbone输出的特征,从而增强输出特征的表达能力,提高模型性能。传统的 FPN 引入自上而下的路径来合并多尺度特征。考虑到单向流量的限制,PAFPN增加了一个额外的自下而上的路径聚合网络,但增加了计算成本。为了降低计算强度,YOLO系列检测网络选择PAFPN和CSPNet来...
HS-FPN(Hierarchical Scale-based Feature Pyramid Network)是一种用于多尺度特征融合的网络结构,旨在解决白细胞图像中的多尺度挑战,从而提高模型对白细胞的准确识别能力。HS-FPN包括两个主要组件:特征选择模块和特征融合模块。 特征选择模块:在特征选择模块中,不同尺度的特征图经过筛选过程。这个过程有助于选择高级和低...