在YOLOv5的改进系列中,我们使用AFPN替换了原有的Neck结构。通过对比实验,我们发现使用AFPN后的YOLOv5在多个数据集上都取得了显著的性能提升。实测结果表明,AFPN在提升检测精度的同时,也提高了模型的鲁棒性,使得模型能够更好地应对各种复杂场景下的目标检测任务。 当然,任何改进都不是一蹴而就的。在实际应用过程中,...
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,...
整合CSPNet和ELAN:它结合了CSPNet和高效层聚合网络(ELAN)以及重参数化,改善了特征融合,而不显著增加计算需求。 总结:RepGFPN更像是一种结构一种思想,其中的模块我们是可以用其它的机制替换的。 下面的图片是Damo-YOLO的网络结构图,其中我用红框标出来的部分就是RepGFPN的路径聚合图。 根据图片我们来说一下GFPN(...
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不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。 主要改进机制:1. 底层特征融合:AFPN通过引入底层特征的逐步融合,首先融合底层特征,接着深层...
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...
FPN自顶向下传递语义特征,PAN自底向上传递定位特征。 1.5 匹配机制 YOLO v5 中对 anchor 和 gt box 的匹配方式进行了改进,通过计算每个 gt box 与对应 anchor 的高宽比例来筛选正样本。yolov5在v3、v4的基础上继续增加正样本数量: 跨分支预测:跨分支预测就是一个GT框可以由多个预测分支来预测,重复anchor匹配和...
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...
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来丰富数据集并提高模型的鲁棒性,使其更适合实际场景。在Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) 数据集上的大量实验结果证明了与几种最先进的方法相比所提出的方法的...
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。
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。