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...
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,研究者去除原始网络...
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)...
简介:在目标检测领域,YOLOv5因其出色的性能受到了广泛关注。本文将介绍YOLOv5改进系列中的一项重要改进——使用全新渐进特征金字塔网络AFPN替换原有的Neck结构,并通过实测验证其性能提升。AFPN通过自适应融合多尺度特征图,为目标检测提供了丰富的上下文信息,进一步提高了检测的精度和鲁棒性。
RepGFPN(重参数化泛化特征金字塔网络)是DAMO-YOLO框架中用于实时目标检测的新方法。其主要主要原理是:RepGFPN改善了用于目标检测的特征金字塔网络(FPN)的概念,更高效地融合多尺度特征,对于捕捉高层语义和低层空间细节至关重要。 其主要改进机制包括-> 不同尺度通道:它为不同尺度的特征图采用不同的通道维度,优化了计...
Neck:FPN+PAN Prediction:GIOU_Loss 下面分别详细解说: 一,Mosaic数据增强(https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206) Yolov4/5中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式,但CutMix只使用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强则采用了4张图片,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。
利用FPN特征金字塔,我们可以获得三个加强特征,这三个加强特征的shape分别为(20,20,1024)、(40,40,512)、(80,80,256),然后我们利用这三个shape的特征层传入Yolo Head获得预测结果。 对于每一个特征层,我们可以获得利用一个卷积调整通道数,最终的通道数和需要区分的种类个数相关,在YoloV5里,每一个特征层上每一...
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。
简介:YOLOv5改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv5版(全网独家创新) 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...