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...
深层的特征所携带的语义信息较丰富,而位置信息更弱。FPN的思想就是把深层的语义信息传递到浅层,从而增强多个尺度上的语义表达。 FPN的大致结构如上图所示,左边是一个自底向上(Bottom-up)的传播路径,右边是一个自顶向下(Top-down)的传播路径,中间是通过横向连接(lateral connection)进行特征融合。 其中自底向上(Bot...
Neck位于Backbone和Head之间,用于整合不同层级的特征图,以提升检测性能。YOLOv5的Neck网络采用了FPN(Feature Pyramid Networks)和PAN(Path Aggregation Network)结构,实现了多尺度特征融合。 关键组件: FPN:FPN网络能够在不同的特征图层次上进行检测,提高了目标检测的性能。 PAN:PAN结构通过自底向上的路径增强,进一步提升...
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。 Yolov4的Neck结...
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。
Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构, 输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。 因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新,关于Yolov4详细的讲解还是可以参照大白之前写的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》,写的比较详细。
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。
HS-FPN的结构如下图所示,包括两个主要组成部分: 1. 特征选择模块:该模块利用通道注意力(CA)和维度匹配(DM)机制对不同尺度的特征图进行筛选。通过池化操作(如全局平均池化和全局最大池化)和权重计算,该模块有效地提取了每个通道中的重要信息。 2. 特征融合模块:该模块通过选择性特征融合(SFF)机制将筛选后的低级...
YOLOv5的FPN和PAN结构: YOLOv5的FPN和PAN结构 部分四:Head头部结构 YOLOv5输出为255*H*W、255*2H*2W和255*4H*4W三个特征图,尺寸最小的255*H*W负责检测大目标,255*2H*2W负责检测中目标,尺寸最大的255*4H*4W负责检测小目标,通道数255=3*(5+80),其中,3表示3个Anchor,5表示四个位置信息(x,y,w,h...
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...