研究者引入AF-FPN和自动学习数据增强来解决模型大小和识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。将原有的FPN结构替换为AF-FPN,以提高识别多尺度目标的能力,并在识别速度和准确率之间做出有效的权衡。 此外,研究者去除原始网络中的mosaic augmentation,并根据自动学习数据增强策略使用最佳数据增强方法来丰富数据集并...
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。图2 AF-FPN结构 输入图像通过多个卷积生成特征映射{C1, ...
一、概要 本文提出了一种改进的特征金字塔模型 AF-FPN,该模型利用自适应注意力模块(adaptive attention module,AAM)和特征增强模块(feature enhancement module,FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失,进而提高特…
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。 图2 AF-FPN结构 输入图像通过多个卷积生成特征映射{C1,...
FPN和PANet用于聚合Neck现阶段的图像特征。最后,网络通过Prediction进行目标预测和输出。 研究者引入AF-FPN和自动学习数据增强来解决模型大小和识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。将原有的FPN结构替换为AF-FPN,以提高识别多尺度目标的能力,并在识别速度和准确率之间做出有效的权衡。 此外,研究者去除原始...
PANet 结构是在FPN的基础上引入了 Bottom-up path augmentation 结构。 PANet[1]最大的贡献是提出了一个自顶向下和自底向上的双向融合骨干网络,同时在最底层和最高层之间添加了一条“short-cut”,用于缩短层之间的路径。PANet还提出了自适应特征池化(Adaptive Features Pooling...
将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下,提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。 此外,提出了一种新的自动学习数据增强方法,以丰富数据集,提高模型的鲁棒性,使其更适合于实际场景。在100K (TT100K)数据集上的大量实验结果表明,与几种先进方法相比,本文方法的有效性和优越性得到了...
强大的特征融合:YOLOv5采用了PANet结构的FPN,相比YOLOv4的FPN,具有更强的特征融合能力。 高效的特征提取器:采用了残差连接、注意力机制和空间金字塔池化等技术,增强了特征提取能力。 优化的目标函数:YOLOv5使用了GIOU损失,这是一种新的定位损失函数,可以更准确地衡量预测框和真实框之间的差异,从而提高模型的精度。 二...
input、backbone、neck和head四个模块,yolov5对yolov4网络的四个部分都进行了修改,并取得了较大的提升,在input端使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; 在backbone端使用了Focus结构与CSP结构;在neck端添加了FPN+PAN结构;在head端改进了训练时的损失函数,使用GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。
将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下,提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。 此外,提出了一种新的自动学习数据增强方法,以丰富数据集,提高模型的鲁棒性,使其更适合于实际场景。在100K (TT100K)数据集上的大量实验结果表明,与几种先进方法相比,本文方法的有效性和优越性得到了...