在Neck中使用FPN和路径聚合网络(PANet)来聚合该阶段的图像特征。 最后,网络进行目标预测并通过预测输出。 本文引入AF-FPN和自动学习数据增强,解决模型大小与识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。用AF-FPN代替原来的FPN结构,提高了多尺度目标识别能力,在识别速度和精度之间进行了有效的权衡。此外,去除原网络...
PANet 结构是在FPN的基础上引入了 Bottom-up path augmentation 结构。 PANet[1]最大的贡献是提出了一个自顶向下和自底向上的双向融合骨干网络,同时在最底层和最高层之间添加了一条“short-cut”,用于缩短层之间的路径。PANet还提出了自适应特征池化(Adaptive Features Pooling...
而YOLO v5 Lite也不例外的使用了FPN+PAN的结构,但是Lite对yolov5 head进行通道剪枝,剪枝细则参考了ShuffleNet v2的设计准则,同时改进了YOLOv4中的FPN+PAN的结构,具体就是: 为了最优化内存的访问和使用,选择了使用相同的通道数量(e模型Neck通道为96); 为了进一步优化内存的使用,选择了使用原始的PANet结构,还原YOLOv4...
颈部主要借鉴了应用于图像分割领域的PANet网络,但作者将其拆分应用到YOLO中,进一步提高了特征提取的能力。2.2 基于环焊缝缺陷图像的YOLOv5算法改进 2.2.1 环焊缝缺陷漏磁信号图像数据增强 Mosaic作为YOLOv5模型的输入端数据增强算法,能随机读取4张图片进行训练,丰富了数据集也极大地增强了网络的鲁棒性[30]。环焊缝...
FPN+PAN借鉴的是18年CVPR的PANet,当时主要应用于图像分割领域。 5 Prediction 5.1 Bounding Box损失函数 Yolov5中采用其中的CIOU_Loss做Bounding box的损失函数,但是本节将详细介绍IOU_Loss系列损失函数的变迁。 IOU_Loss IOU_Loss的计算如下图所示。 从图中可以看到IOU的loss其实很简单,主要是交集/并集,但其实也存...
PANet 结构是在FPN的基础上引入了 Bottom-up path augmentation 结构。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。PA...
在Neck中使用FPN和路径聚合网络(PANet)来聚合该阶段的图像特征。 最后,网络进行目标预测并通过预测输出。 本文引入AF-FPN和自动学习数据增强,解决模型大小与识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。用AF-FPN代替原来的FPN结构,提高了多尺度目标识别能力,在识别速度和精度之间进行了有效的权衡。此外,去除原网络...
PANet 结构是在FPN的基础上引入了 Bottom-up path augmentation 结构。 PANet[1]最大的贡献是提出了一个自顶向下和自底向上的双向融合骨干网络,同时在最底层和最高层之间添加了一条“short-cut”,用于缩短层之间的路径。PANet还提出了自适应特征池化(Adaptive Features Pooling)和全连接融合(Fully-connected Fusion)...
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...
在Neck部分,yolov5主要采用了PANet结构。 PANet在FPN(feature pyramid network)上提取网络内特征层次结构,FPN中顶部信息流需要通过骨干网络(Backbone)逐层地往下传递,由于层数相对较多,因此计算量比较大(a)。 PANet在FPN的基础上又引入了一个自底向上(Bottom-up)的路径。经过自顶向下(Top-down)的特征融合后,再进行...