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...
简介:YOLOv5改进 | 检测头篇 | 增加辅助检测头利用AFPN改进Head(附详细修改教程) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN(渐近特征金字塔网络)来优化检测头,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...
AFPN(渐进式特征金字塔网络)是在特征金字塔和特征融合模块基础上的进一步创新和优化。 AFPN不仅采用了特征金字塔的多尺度特征表示理念,还引入了高效和创新的渐进式特征融合策略,特别是非邻近层次的直接特征融合和自适应空间融合操作。 自适应空间融合操作解决了特征融合过程中的信息冲突问题 ...
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...
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。
但是许多人脸检测器都是需要使用特别设计的人脸检测器来进行人脸的检测,而YOLOv5的作者则是把人脸检测作为一个一般的目标检测任务来看待的。 YOLOv5Face在YOLOv5的基础上添加了一个 5-Point Landmark Regression Head(关键点回归),并对Landmark Regression Head使用了Wing loss进行约束。YOLOv5Face设计了不同模型尺寸...
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)...