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...
除了源码解析和图表说明外,我们还可以通过实例来演示YOLOv7中PAFPN结构的应用。在实际应用中,YOLOv7通过其强大的多尺度特征利用能力,可以实现对不同大小的目标进行准确检测。无论是小型目标还是大型目标,YOLOv7都能够提供可靠的检测结果。 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...
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...