改进后的YOLOv5s网络结构如下图所示。 AF-FPN structure 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)。前一部分由于减少了特征通道,减少了在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并加快了推理速度,同时实现了最先进的性能。AF-FPN的结构如下图所...
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,进而提高特征金字塔的表示能力。 (1)改进1: 将YOLOv5中原有的特征金字塔即Neck部分的PANet,替换为AF-FPN,在保证实时检...
AF-FPN structure 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)。前一部分由于减少了特征通道,减少了在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并加快了推理速度,同时实现了最先进的性能。AF-FPN的结构如下图所示。 AAM的具体结构如下图所示,作为自适...
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,进而提高特征金字塔的表示能力。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...
改进的YOLO,AF-FPN替换金字塔模块,提升目标检测精度#人工智能 #ai #论文 #目标检测算法 #yolov5 - 学算法的Amy于20230401发布在抖音,已经收获了13.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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,进而提高特征金字塔的表示能力。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...
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。
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。
PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块; Decoupled-Head:是不是嗅到了不一样的味道?是的,YOLOv8走向了Decoupled-Head; Anchor-Free:YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base,使用...
Neck特征金字塔 在Neck部分的变化还是相对较大的,首先是将SPP换成成了SPPF,其次是New CSP-PAN了,在YOLOv4中,Neck的PAN结构是没有引入CSP结构的,但在YOLOv5中作者在PAN结构中加入了CSP。 SPPF模块 SPP SPP模块是何凯明大神在2015年的论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep...