通过使用不同大小的锚框,YOLO可以更好地检测不同大小的目标,包括小目标。 特征金字塔网络(FPN) YOLOv3和YOLOv4使用了特征金字塔网络(FPN),这是一种能够在多个尺度上提取特征的网络结构。通过FPN,YOLO可以在不同的尺度上捕捉目标的特征,从而更好地检测小目标。 YOLO如何处理不同尺度和形状的对象? 多尺度预测 从YOL...
在上图的a的右半部分以及b的部分合称Neck,它使用的是PAN(Path Aggregation NetWork)的网络结构。在YOLOV3中没有b的部分,只有对主干网络从深层向浅层进行连接,分层提取3种形状的单元格的坐标、置信度以及分类信息,这一部分我们称为FPN。在YOLOV4中,b的部分刚好与之相反,从浅层向深层进行连接并提取。 这里需要注意...
yolo fpn结构 Yolo的FPN结构是一种特征金字塔网络,用于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。这种结构可以结合不同尺度的特征信息,有利于小目标检测。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...
FPN类似于SSD+FCN+RPN,先自底向上进行正常的网络前向传播,每个阶段生成空间尺寸不断缩小的feature map,然后再从顶部的feature map(空间尺寸最小的那个)开始,进行2倍上采样,倒数第二层的feature map进行1x1卷积后(通道数匹配),两个feature map进行加和,然后再用3x3的卷积对新的feature map进行卷积融合,去除上采样...
传统的FPN引入了一个top-down路径融合多尺度特征;PAFPN则在FPN基础上引入了额外的bottom-up路径进行信息聚合,也是YOLO算法的融合方式;BiFPN则移除了仅有一个输入边的节点,并在同级节点之间添加了跳过连接,此前已经进行实现,进行修改,有了一定的效果。[ ☁️5. 改进特征融合网络PANET为BIFPN](YOLOv5改进之五:...
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
研究者引入AF-FPN和自动学习数据增强来解决模型大小和识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。将原有的FPN结构替换为AF-FPN,以提高识别多尺度目标的能力,并在识别速度和准确率之间做出有效的权衡。 此外,研究者去除原始网络中的mosaic augmentation,并根据自动学习数据增强策略使用最佳数据增强方法来丰富数据集并...
FPN 结合 Fast R-CNN 或 Faster R-CNN 在FPN 中,我们生成了一个特征图的金字塔。用 RPN(详见上文)来生成 ROI。基于 ROI 的大小,我们选择最合适尺寸的特征图层来提取特征块。 推断过程中的非极大值抑制 检测器对于同一个目标会做出重复的检测。我们利用非极大值抑制来移除置信度低的重复检测。将预测按照置信度...
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。
具体来说,AFPN最初融合了Low-Level特征,然后融合了深层特征,最后融合了最High-Level的特征,即最抽象的特征。非相邻层次特征之间的语义差距大于相邻层次特征间的语义差距,尤其是底部和顶部特征。这直接导致了非相邻层次特征的融合效果较差。 因此,直接使用、、和进行特征融合是不合理的。由于AFPN的架构是渐进的,这将...