的特征图,将之送入spp模块中,最后的结果为 ,再经过三个CBL组件的卷积后得到 的特征图 。 ③ FPN+PAN的结构: PAN是借鉴图像分割领域PANet的创新点 这样结合操作,FPN层自顶向下传达强语义特征,而PAN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,加速了不同尺度特征的融合,进一...
FPN+PAN的结构 YOLOv5 Lite的Neck层 YOLOv5 Lite的FPN+PAN整体结构图 这样结合操作,FPN层自顶向下传达强语义特征(High-Level特征),而特征金字塔则自底向上传达强定位特征(Low-Level特征),两两联手,从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚合。 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Ale...
YOLOv5 采用 FPN 和 PAN的结构对特征进行多尺度融合。 下图为通过 FPN 和 PAN 对橙子图像进行多尺度特征融合,其中上层特征图因为网络层数更深,包含的橙子语义信息也就更强,而下层特征因为经过的卷积层数较少,橙子的位置信息损失就更少,FPN 结构通过自顶向下进行上采样,使得底层特征图包含更强的果蔬强语义信息;PAN...
1.1.1 Focus结构 1) Focus的原理: Focus结构,在Yolov3&Yolov4中并没有这个结构,其中比较关键是切片操作。 以Yolov5s的结构为例,原始608×608×3的图像输入Focus结构,采用切片操作,先变成304×304×12的特征图,再经过一次32个卷积核的卷积操作,最终变成304×304×32的特征图。 具体操作是在一张图片中每隔一个...
网络结构主要由以下几部分组成: (1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 (2) Backbone: New CSP-Darknet53 (3)Neck: SPPF, New CSP-PAN (4)输出端:Head 官方网络结构图: source:https://user-images.githubusercontent.com/31005897/157381276-6e8...
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...
针对v2的缺点,1)加入了更好的主干网络(Darknet53),而不是VGG;2)为了提升小目标检测还加入了FPN网络;3)通过聚类生成先验框(一个框:长宽,根据纵横比和它的尺寸生成的先验框);4)加入了更好的分类器-二元交叉熵损失。 优点:增强了对于小目标的检测
结构如下图所示,FPN层自顶向下传达强语义特征,而PAN塔自底向上传达定位特征: 在这里插入图片描述 5. Head (1) NMS非极大值抑制 NMS 的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素. 非极大值抑制,主要就是用来抑制检测时几余的框。因为在目标检测中,在同一目标的位置上会产生大量的候选框,这些候选框相互之间可能...
Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构。 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。 YOLOv5S模型的网络架构: YOLOV5目录结构: 其中,train.py这个文件也是我们接下来训练yolo模型需要...
fpn: 融合浅层特征图 PAN：融合了更多的高层信息加强全局感受野 BIFPN：增加更多层的跳跃连接，删除只有...