整体结构上与YOLOv5类似: CSPDarknet(主干) + PAN-FPN(颈) + Decoupled-Head(输出头部),但是在各模块的细节上有一些改进,并且整体上是基于anchor-free的思想,这与yolov5也有着本质上的不同。 9.3 改进部分 (1)输入端 与YOLOv7类似。 (2)主干网络 Backbone部分采用的结构为Darknet53,其中包括基本卷积单元Con...
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。 这里需要注意的是,在原始的PAN网络中关于特征层与特征层融合的部分是采用相加的策略,但是在YOLOV4中是采用con...
Neck包含了自顶向下的FPN模块和自底向上的PAN模块,其中,FPN是自顶向下,将深层的语义特征传递到浅层,增强了语义信息,不过对浅层的定位信息没有传递;PAN是对FPN的补充,在FPN的后面添加了一个自底向上的金字塔结构,将浅层的强定位特征传递到深层,FPN和PAN又被称为“双塔战术”,FPN如下图(a)所示,PAN如下图(b)...
Yolov5现在的Neck和Yolov4中一样,都采用FPN+PAN的结构,如下图所示。 FPN(Feature Pyramid Network)层自顶向下传达强语义特征,而PAN(Pyramid Attention Network)则自底向上传达强定位特征,两两联手,从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合,使得目标的位置信息和类别信息都最大程度的进行了保留。 Yolov4的Neck结...
PAN (Path Aggregation Network) 就是针对这一点,在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔,这样的操作是对FPN的补充,将低层的强定位特征传递上去。 PAFPN结构主要由三部分组成:自顶向下的路径、自底向上的路径和横向连接。通过这三部分结构的协同作用,PAFPN能够充分利用不同层级的特征信息,提升目标检测的精度和速度。
PAN就是针对这一点,在FPN的后面添加一个自下向上的金字塔,对FPN进行补充,将低层的定位特征传递上去,这样形成的金字塔既结合了语义信息又拥有定位信息,如图所示。 2.Backbone训练策略 1)CutMix数据增强 介绍三种类似的数据增强方法: a) Mixup:将随机的两张样本按比例混合,分类的结果按比例分配;...
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 ...
4.Neck(FPN+PAN) 5.Head 三、anchor编解码 1.anchor编码 2.anchor解码 四、损失函数 五、总结 系列文章 【目标检测】英雄联盟能用YOLOv5实时目标检测了 支持onnx推理 【目标检测】YOLOv5能识别英雄和小兵?原理解析~ 一、简介 YOLOv5是在YOLOv3和YOLOv4基础上进行的升级,没有颠覆性的改变,增加的tricks也要看...
(2). Neck:除了同样是C2f模块替换C3模块外,v8还将v5中PAN-FPN的top down上采样阶段中的卷积直接删除了; (3). Head:Decoupled-Head,和yolov6 ppyoloe的head类似,除了cls reg两个branch外还有一个projection conv,是为DFL用的,不同于v6 ppyoloe的是reg_max没有加1; ...
(2). Neck:除了同样是C2f模块替换C3模块外,v8还将v5中PAN-FPN的top down上采样阶段中的卷积直接删除了; (3). Head:Decoupled-Head,和yolov6 ppyoloe的head类似,除了cls reg两个branch外还有一个projection conv,是为DFL用的,不同于v6 ppyoloe的是reg_max没有加...