如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。 具体来说,首先将输入图像送入主干网络(即修改后的CSP v5),以...
3.4.2 即插即用的多尺度融合模块EVC 如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。 提出的EVC主要由两个并行...
与现有的特征金字塔相比,提出的CFP不仅可以捕获全局的长距离依赖关系,还可以实现全面和差异化的特征表示。 如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2...
与现有的特征金字塔相比,提出的CFP不仅可以捕获全局的长距离依赖关系,还可以实现全面和差异化的特征表示。 如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2...
与现有的特征金字塔相比,提出的CFP不仅可以捕获全局的长距离依赖关系,还可以实现全面和差异化的特征表示。 如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图...
在本工作中,我们提出了一种用于目标检测的集中式特征金字塔(CFP)网络,该网络基于全局显式集中式调控方案。具体来说,基于从CNN主干网络提取的视觉特征金字塔,我们首先提出了一种显式视觉中心方案,其中使用轻量级多层感知器(MLP)架构来捕获长距离依赖,并使用并行可学习的视觉中心机制来聚合输入图像的局部关键区域。考虑到...
具体而言,该系统首先使用CFPNet对太阳能电池板图像进行预处理,提取出关键特征。然后,利用EVC-Block结构对特征进行进一步的增强和压缩,以提高检测的准确性和效率。最后,通过YOLO算法进行目标检测,识别出太阳能电池板上的缺陷。 该系统的研究意义主要体现在以下几个方面: ...
如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。
如图2所示,CFP主要由以下部分组成:输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心(EVC)、提出的全局集中规则(GCR)以及用于目标检测的去解耦head网络(由分类损失、回归损失和分割损失组成)。在图2中,EVC和GCR在提取的特征金字塔上实现。
全新FPN开源 | CFPNet即插即用,助力检测涨点,YOLOX/YOLOv5均有效(一) 视觉特征金字塔在广泛的应用中显示出其有效性和效率的优势。然而,现有的方法过分集中于层间特征交互,而忽略了层内特征规则,这在经验上被证明是有益的。 尽管一些方法试图借助注意力机制或视觉Transformer学习紧凑的层内特征表示,但它们忽略了对...