该repo 支持DETR等模型的ONNX导出，并且可以进行tensorrt推理。该repo提供了以下的工作：YOLOv4 contained with CSP-Darknet53; YOLOv7 arch with resnets backbone; GridMask augmentation from PP-YOLO included; Mosiac transform supported with a custom datasetmapper; YOLOv7 arch Swin-Transformer support (highe...
PAN就是针对这一点,在FPN的后面添加一个自下向上的金字塔,对FPN进行补充,将低层的定位特征传递上去,这样形成的金字塔既结合了语义信息又拥有定位信息,如图所示。 2. Backbone训练策略 1) CutMix数据增强 介绍三种类似的数据增强方法: a) Mixup:将随机的两张样本按比例混合,分类的结果按比例分配; b) Cutout:随机...
AFPN通过支持非相邻层级的直接交互来解决这个问题。它首先融合两个相邻的低层级特征,并逐渐将高层级特征纳入融合过程中。这种方法有助于避免非相邻层级之间的较大语义差距。 为了解决每个空间位置上特征融合可能出现的多目标信息冲突问题,我们进一步采用了自适应空间融合操作来减轻这些不一致性。 我们将提出的AFPN方法应用...
在网络架构方面,YOLOv8进一步优化了特征提取器。传统的YOLO模型使用单一的特征提取网络,而YOLOv8可能引入了类似于特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)的结构,这些结构能够更有效地聚合不同尺度的特征信息,增强模型对于不同尺寸目标的检测能力。这对于手势识别尤为重要,因为手势的大小在图像中可能会有很大的变化。 ...
YOLOv5 是 one stage 的目标检测算法,该算法在 YOLOv4 的基础上添加了一些新的改进思路,使得其速度与精度都得到了极大的性能提升,具体包括:输入端的 Mosaic 数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放操作、Focus 结构、CSP 结构、SPP 结构、FPN + PAN 结构、CIOU_Loss 等。
比如增加感受野( SPP、 ASPP、 RFB),引入注意力机制(spatialattention、channelattention),提高特征整合的能力(FPN、ASFF、BiFPN)。 对于模型重参数化问题,本文使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络中的层的模型重参数化策略,并提出了有计划的重参数化模型。 对于动态标签分配问题,本文提出了一种新的标签分配...
PANet(Path Aggregation Network)是一个用于实例分割的路径聚合网络,它充分的融合了特征。PANet总共有5个结构,如下图所示,分别是FPN(a)、Bottom-Up Path Augmentation(b)、Adaptive Feature Pooling(c)、Box branch(d)、Fully-Connected Fusion(e)。 图10 PANet结构 ...
YOLOv8的Neck部分采用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)和FPN(Feature Pyramid Networks)的结合,这在多尺度目标检测中尤为关键。SPP能够在不同尺度下提取有效的上下文信息,而FPN通过多尺度特征融合增强了模型对不同大小目标的检测能力。SPP通过最大池化操作捕获不同尺度的特征,而FPN则通过自顶向下和自底向上的路径加强了...
YOLOv7 Res2net + FPN supported; Pyramid Vision Transformer v2 (PVTv2) supported YOLOX s,m,l backbone and PAFPN added, we have a new combination of YOLOX backbone and pafpn; YOLOv7 with Res2Net-v1d backbone, we found res2net-v1d have a better accuracy then darknet53; ...
YOLOv7 Res2net + FPN supported; Pyramid Vision Transformer v2 (PVTv2) supported YOLOX s,m,l backbone and PAFPN added, we have a new combination of YOLOX backbone and pafpn; YOLOv7 with Res2Net-v1d backbone, we found res2net-v1d have a better accuracy then darknet53; ...