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...
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。2.2 Yolov5核心基础内容 Yolov5的结构和Yolov4很相似,但也有...
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)...
yolo v5 在neck部分,v4和v5中一样都采用FPN+PAN结构,v4的neck结构中采用普通卷积操作,而v5的neck中采用CSP2结构,增强网络的特征融合能力。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...
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。
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...
4.Neck(FPN+PAN) 5.Head 三、anchor编解码 1.anchor编码 2.anchor解码 四、损失函数 五、总结 系列文章 【目标检测】英雄联盟能用YOLOv5实时目标检测了 支持onnx推理 【目标检测】YOLOv5能识别英雄和小兵?原理解析~ 一、简介 YOLOv5是在YOLOv3和YOLOv4基础上进行的升级,没有颠覆性的改变,增加的tricks也要看...
(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 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。
1、FPN+PAN结构 (1)FPN:将高层语义信息传递下来,使得所有尺度下的特征都有丰富的语义信息。(Backbone的浅层网络提取目标边缘等底层特征,深层网络构建高级语义信息。)FPN让高级语义融合到稍浅层网络。 (2)PAN:由于FPN缺少定位信息,其采用自底向上的方式又将定位信息传回去。 2、SPP模块:使用k={11,55,99,1313...