FPN在层次上主要依赖于自底向上的网络内特征金字塔,该金字塔从多尺度高级语义特征图构建了具有横向连接的自顶向下路径。基于此PANet进一步提出了一种基于FPN的额外的自底向上路径,以在层间特征之间共享特征信息,使得高级特征也可以在低级特征中获得足够的细节。 在神经架构搜索的帮助下,NAS-FPN使用空间搜索策略通过特征金...
FPN在层次上主要依赖于自底向上的网络内特征金字塔,该金字塔从多尺度高级语义特征图构建了具有横向连接的自顶向下路径。基于此PANet进一步提出了一种基于FPN的额外的自底向上路径,以在层间特征之间共享特征信息,使得高级特征也可以在低级特征中获得足够的细节。 在神经架构搜索的帮助下,NAS-FPN使用空间搜索策略通过特征金...
FPN在层次上主要依赖于自底向上的网络内特征金字塔,该金字塔从多尺度高级语义特征图构建了具有横向连接的自顶向下路径。基于此PANet进一步提出了一种基于FPN的额外的自底向上路径,以在层间特征之间共享特征信息,使得高级特征也可以在低级特征中获得足够的细节。 在神经架构搜索的帮助下,NAS-FPN使用空间搜索策略通过特征金...
常用的结构有FPN,PANet,NAS-FPN,BiFPN,ASFF,SFAM等。(其中yolov5采用PAN结构)共同点是反复使用各种上下采样,拼接,点和和点积来设计聚合策略。 Head:骨干网作为一个分类网络,无法完成定位任务,Head通过骨干网提取的特征图来检测目标的位置和类别。 回到顶部 1 输入端 1.1 数据增强 LoadImagesAndLabels类自定义了数据...
常用的Neck聚合块有:FPN、PANet、NAS-FPN、BiFPN、ASFF、SAM。这些方法的共性是反复使用各种上下采样、拼接、点和或点积来设计聚合策略。Neck也有一些额外的块,如SPP, ASPP, RFB, CBAM。 Head 作为一个分类网络,Backbone无法完成定位任务,Head负责通过Backbone提取的特征图检测目标的位置和类别。
在神经架构搜索的帮助下,NAS-FPN使用空间搜索策略通过特征金字塔跨层连接,并获得可扩展的特征信息。M2Det通过构建多级特征金字塔来提取多级和多尺度特征,以实现跨层次和跨层特征融合。 一般来说,特征金字塔可以在不增加计算开销的情况下处理目标识别中的多尺度变化问题;提取的特征可以生成包括一些高分辨率特征的多尺度特征...
配备此机制的网络包括特征金字塔网络(FPN)[44],路径聚合网络(PAN)[49],BiFPN [77]和NAS-FPN [17]。 一般,目标检测器由以下几部分组成: 目标检测器的各个组成部分 2.2,Bag of freebies(免费技巧) 不会改变模型大小,主要是针对输入和 loss 等做的优化工作,一切都是为了让模型训练得更好。
PANet 的效果比 FPN ,NAS-FPN 要好,就是计算量更大;作者从 PANet 出发,移除掉了只有一个输入的节点。这样做是假设只有一个输入的节点相对不太重要。这样把 PANet 简化;作者在相同 level 的输入和输出节点之间连了一条边,假设是能融合更多特征,有点 skip-connection 的意味。PANet 只有从底向上连,自顶向下两条...
neck,近年来出现的检测器在backbone和head中间插入一些层,用于收集来自不同stage的feature map,neck一般包括bottom-up path和top-down path,使用neck的网络包括FPN、PAN、BiFPN、NAS-FPN Bag of freebies 只增加训练时间,不增加推理时间的改进,称为freebies ...
例如，FPN提出了一种自上而下的层间特征交互机制，该机制使浅层特征能够获得深度特征的全局上下文信息和语义表示。NAS-FPN试图通过网络架构搜索策略学习特征金字塔部分的网络结构，并获得可缩放的特征表示。除了层间交互之外，受非局部/自注意力机制的启发，用于空间特征调节的更精细的层内交互方法也应用于...