总之,使用全新渐进特征金字塔网络(AFPN)替换原有的Neck结构是YOLOv5改进系列中的一项重要改进。通过自适应融合多尺度特征图,AFPN为YOLOv5提供了更为丰富和准确的特征表示,进一步提升了其目标检测性能。未来,我们期待在YOLOv5的改进道路上看到更多创新和突破,为计算机视觉领域带来更多的惊喜和可能。 在实际应用中,我们可...
综上所述,YOLOv7确实使用了PAFPN结构,并通过对其进行了改进和优化,提高了网络对多尺度目标的检测能力。这一结构的引入使得YOLOv7在目标检测任务中表现出色,为计算机视觉领域的研究者和实践者提供了强大的工具。在实际应用中,我们可以充分利用YOLOv7的这一优势,针对具体任务进行模型的训练和调优,以获得更好的检测效果。
目前主流目标检测任务大多还是分为两类,分别是以Faster-RCNN[1]为代表的双阶段检测与以YOLO和SSD为代表的单阶段检测算法,它们都以CNN作为特征提取核心。FPN(Feature Pyramid Network)是自顶向下的一种特征融合方式,通过将不同尺寸的特征信息进行融合,对不同尺寸的物体检测均有较为出色的适应性。整体来说,CNN受制...