在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的...
总之,使用全新渐进特征金字塔网络(AFPN)替换原有的Neck结构是YOLOv5改进系列中的一项重要改进。通过自适应融合多尺度特征图,AFPN为YOLOv5提供了更为丰富和准确的特征表示,进一步提升了其目标检测性能。未来,我们期待在YOLOv5的改进道路上看到更多创新和突破,为计算机视觉领域带来更多的惊喜和可能。 在实际应用中,我们可...
一、概要 本文提出了一种改进的特征金字塔模型AF-FPN,该模型利用自适应注意力模块(adaptive attention module,AAM)和特征增强模块(feature enhancement module,FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失,进而提高特征金字塔的表示能力。 (1)改进1: 将YOLOv5中原有的特征金字塔即Neck部分的PANet,替换为AF-FPN,在保证实时检...
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN(重参数化泛化特征金字塔网络),利用其优化YOLOv5的Neck部分,可以在不影响计算量的同时大幅度涨点(亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高!)。RepGFPN不同于以往提出的改进模块,其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法),RepGFPN相对...
改进的YOLO,AF-FPN替换金字塔模块,提升目标检测精度#人工智能 #ai #论文 #目标检测算法 #yolov5 - 学算法的Amy于20230401发布在抖音,已经收获了13.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
YOLOv5和SSD-ResNet50+FPN+v1都是目标检测算法，用于在图像中检测和定位物体。它们之间的区别可以从以下几个方面来看：1. 网络结构：YOLOv5是基于单阶段检测器的算法，网络结构比较简单，主要由卷积层和池化层组成，没有使用传统的Anchor机制。SSD-ResNet50+FPN+v1是基于两阶段检测器的算法，网络结构...
这两个块的结果特征图沿着信道维度连接在一起,作为用于下游识别的EVC的输出。在实现中,在和EVC之间,Stem块用于特征平滑,而不是直接在原始特征图上实现,如YOLOv5所示。Stem块由输出通道大小为256的7×7卷积组成,随后是批处理归一化层和激活函数层。上述过程可表述为: ...
YOLOv5(v7.0)网络修改实践:集成YOLOX的Backbone(CSPDarknet和Pafpn) 一、背景介绍 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测算法,而YOLOv5和YOLOX则是其近期的两个重要版本。YOLOv5以其高效和简洁的架构受到了广泛关注,而YOLOX则通过引入一些创新性的改进(如CSPDarknet和Pafpn)进一步提升了性能。本文将...
Then, to improve the adaptability for multi-scale defects and reduce the model size, the Bi-directional Feature Pyramid Network (BiFPN) is employed in the neck of YOLOv5 to enhance the feature fusion, where the multi-scale objects can be fully captured. Finally, the decoupled head is ...
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...