FPN主要是通过融合高低层特征提升目标检测的效果,尤其可以提高小尺寸目标的检测效果。Bottom-up path augmentation结构可以充分利用网络浅特征进行分割,网络浅层特征信息对于目标检测非常重要,因为目标检测是像素级别的分类浅层特征多是边缘形状等特征。PAN 在 FPN 的基础上加了一个自底向上方向的增强,使得顶层 feature ma...
(一) FPN+PAN的结构 (二)损失函数 (三)nms非极大值抑制改进 (四) 激活函数 七. Yolov5 V2.0模型结构代码 一. Yolov5 现状 Yolov5 gitlab代码已经更新到V6.0,不同版本的模型结构都有所差异。比如Conv 模块各版本差异示例如下 Yolov5每个版本具有4个开源模型,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x...
neck: FPN+PAN head: CIOU_LOSS 二. input mosaic数据增强的优势 1.1 丰富数据集 1.2 增强模型鲁棒性1.3 加强批归一化的效果(变相增大了batch size) 1.4 提升小目标的检测效果 2. 自适应锚框的计算 v3和v4采用脚本单独计算,v5将该功能融入训练代码中,采用在线的计算anchor,在每次训练前会根据不同的数据集自适...
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)...
FPN+PAN借鉴的是18年CVPR的PANet，当时主要应用于图像分割领域，但Alexey将其拆分应用到Yolov4中，进一步提高特征提取的能力。Head输出层 输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。对于Head部分，可以看到三个紫色箭头处的特征图是40×40、20×20、10×10...
Yolov5的neck部分用到了上面提到的CSP结构,我觉得目的就是为了能够更好地与前面网络提取的特征进行融合,其余地部分就与Yolov4没有区别,主要用FPN+PAN来进行下采样和上采样,给出三个不同尺度的featuremap,用来进行预测。 4.Loss Yolov5相较于之前的版本,最大的改动就在这个部分,而这个部分最大的改动就是对于正样...
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。
YOLOv5采用了FPN+PAN结构,此结构主要加强了信息传播,使得网络能检测到更细微的原图信息,在目标识别上得到更高的精度。 image.png Head模块如图6所示,其作用在最终检测,它在输入的检测图像上生成锚定框,在框上生成检测出的类别以及识别的准确度。 image.png...
yolov3的NECK模块引入了FPN的思想,并对原始FPN进行修改。 yolov4的Neck模块主要包含了SPP模块和PAN模块。SPP,即空间金字塔池化。SPP的目的是解决了输入数据大小任意的问题。SPP网络用在YOLOv4中的目的是增加网络的感受野。 yolov5的Neck侧也使用了SPP模块和PAN模块,但是在PAN模块进行融合后,将YOLOv4中使用的CBL模块替...