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...
AFPN 渐进式特征金字塔网络:解决多尺度特征融合中,信息在传递过程丢失 提出背景 AFPN = 多尺度特征金字塔 + 非邻近层次的直接特征融合 + 自适应空间融合操作 小目标涨点 YOLO v5 魔改 YOLO v7 魔改 YOLO v8 魔改 YOLO v9 魔改 提出背景 论文:https://arxiv.org/pdf/2306.15988.pdf 代码:https://github.com...
将YOLOX中的CSPDarknet和Pafpn源码提取出来,准备集成到YOLOv5中。 修改YOLOv5的模型配置文件(如models/yolov5s.yaml),将原有的Backbone(如Darknet53)替换为CSPDarknet。 修改YOLOv5的模型代码(如models/experimental.py),将原有的特征融合策略(如PANet)替换为Pafpn。 调整YOLOv5的训练和测试脚本,确保它们能够正确...
BR**== 上传78KB 文件格式 zip yolov5 yolox 目标检测 深度学习 把YOLOX的backbone按照yolov5的格式进行复现,包含了修改的主要代码,模块重写,参数对应。修改的内容详细,并提供了yolox的backbone 代码用于验证,直接跑就行,目前已成功验证了该任务的正确性...