HS-FPN(High-level Screening-feature Fusion Pyramid Networks)是一种为白细胞检测设计的网络结构,主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分:特征选择模块和特征融合模块。 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...
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...
3.Neck 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...
YOLOv5独家原创改进:多层次特征融合(SDI)结合PConv、DualConv、GSConv,实现二次创新 | UNet v2最新论文_sdi和concat-CSDN博客 2.FPN涨点篇 | 高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN),助力医学、小目标检测 | 2024年最新论文 YOLOv5独家涨点技巧:FPN涨点篇 | 高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN),助力医学、小目标检测 | ...
hs else nn.ReLU(inplace=True), # dw nn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=hidden_dim, bias=False), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), # Squeeze-and-Excite SELayer(hidden_dim) if use_se else nn.Sequential(), h_swish() if use_hs ...
颈部网络Backbone为{FPN、PANet、Bi-FPN,...}; 头部网络Head为: Dense Prediction:{RPN、YOLO、SSD、RetinaNet、FCOS、...} Sparse Prediction:{Faster R-CNN、R-FCN、...} YOLOv5包括: Backbone:Focus、BottleneckCSP、SPP Head:PANet+Detect(YOLOv3/v4 Head) ...
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...
a) FPN backbone FPN主干网络 b) Bottom-up path augmentation 自底向上路径扩充 c) Adaptive feature pooling 自适应特征池 d) Box branch Box分支 e) Fully-connected fusion 全连通结合 6.7 YOLOv5损失函数 YOLOv5损失函数包括: classification loss,分类损失 ...
Yolov4没有区别,主要FPN+PAN来进⾏下采样和上采样,给出三个不同尺度的featuremap,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本anchor区域的计算。在之前的Yolo系列中, 对于每⼀个groundtruth(后⾯简称为gt),都有⼀个唯⼀的anchor与...
缝缺陷检测方法首先对张船舶焊缝射线图像进行标注建立船舶焊缝射线图像数据 .1152 ;、, 集然后根据船舶焊缝缺陷几何尺寸小特征不明显的特点对模型进行改进通过 YOLOv5. ,(), 对图像进行正弦灰度变换提高缺陷处的对比度加入卷积注意力模块增大感兴趣 .CBAM