AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。 主要改进机制:1. 底层特征融合:AFPN通过引入底层特征的逐步融合,首先融合底层特征,接着深层...
在YOLOv5的改进系列中,我们使用AFPN替换了原有的Neck结构。通过对比实验,我们发现使用AFPN后的YOLOv5在多个数据集上都取得了显著的性能提升。实测结果表明,AFPN在提升检测精度的同时,也提高了模型的鲁棒性,使得模型能够更好地应对各种复杂场景下的目标检测任务。 当然,任何改进都不是一蹴而就的。在实际应用过程中,...
AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。 主要改进机制: 1. 底层特征融合: AFPN通过引入底层特征的逐步融合,首先融合底层特征,接着...
AFPN通过将这一思路应用到特征金字塔网络的设计中。 AFPN 核心组件: 非邻近层次直接特征融合:传统的FPN通常只将相邻层次的特征进行融合,而AFPN能够直接将不同层次的特征进行融合,这样可以更好地保留高层的语义信息和低层的细节信息。 自适应空间融合操作:在合并不同层次的特征时,AFPN使用一种特殊的方法来确保信息不...
a、将输入resize到两个分辨率上,一大一小。 b、梭哈图片得到两个特征图,然后按照特征图上目标的大小给予置信度标签,以及边框标签。 c、用同一个backbone分别训练两个固定分辨率的数据。 看一下当时我们没用上,但是有比较大的意义的技术: a、fpn,特征金字塔...
3.2 架构改进1、AF-FPN AF-FPN在传统特征金字塔网络的基础上,增加了自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)。前者减少了特征通道,减少了高层特征图中上下文信息的丢失。后一部分增强了特征金字塔的表示,提高了推理速度,同时实现了最先进的性能。AF-FPN结构如图2所示。
01SPPF通过最大池化之前的最大池化功能，避免了SPPNet中SPP的重复操作02这样可以显著提高模块的运行速度。3.YOLOv5：neck层 （a） 在没有特征融合的情况下（b）FPN和（c）PAN YOLOv5：Neck（虚线框内）01YOLOv5使用FPN和PAN这两种方法。02FPN的基本思想是对特征提取网络中通过多次卷积下采样操作生成的输出特征图...
Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构,输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。 因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新,关于Yolov4详细的讲解还是可以参照大白之前写的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》,写的比较详细。2.2 Yolov5核心基础内容 Yolov5的结构和Yolov4很相似,但也有...
1)FPN处增加PAN结构 4 输出端改进点 1)Bounding box损失函数:GIoU 2)nms非极大值抑制 三、Yolov5四种网络结构的不同点 深度和宽度简单解释: 1)depth_multiple控制网络深度 2)width_multiple控制网络宽度(厚度) 一、Yolov5四种网络模型 Yolov5一共有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型...
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)...