为进一步提升算法对小目标障碍物的检测性能,本文在原始模型中仅将P3、P4、P5层的特征提取输出送入融合网络的基础上,加入了P2层的输出结果,并按照图6所示的特征融合方式进行融合。此外,针对障碍物尺寸不一的情况,本文在Neck 网络部分引 入了BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)结构,通过多层级的特
为进一步提升算法对小目标障碍物的检测性能,本文在原始模型中仅将P3、P4、P5层的特征提取输出送入融合网络的基础上,加入了P2层的输出结果,并按照图6所示的特征融合方式进行融合。此外,针对障碍物尺寸不一的情况,本文在Neck 网络部分引 入了BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)结构,通过多层级的特征融合,...
同样,EfficientDet [44]提出了一种新的可重复模块(BiFPN),以增加不同级别之间的信息融合的效率。M2Det [60]使用U形和特征融合模块,引入了一个有效的MLFPN架构。Ping-Yang Chen [5]使用双向融合模块改进了深层和浅层之间的交互。与这些层间工作不同,[37]使用Centralized Feature Pyramid(CFP)方法探索了单个特征的...
YOLOv8-QSD是一种为了提高自动驾驶车辆在复杂交通环境中检测小物体的准确性和速度而设计的改进型算法。它基于YOLOv8,并采用结构重参数化技术优化了多样化分支块(DBB)模型。YOLOv8-QSD通过双向特征金字塔网络(BiFPN)集成了多尺度特征,并引入了基于查询的模型和新的管道结构来解决长距离检测的挑战。在SODA-A数据集上的...
从架构上看,yolov5的架构设计并不复杂,整体上维持了FPN的设计方式,FPN加强了重复迭代,两次迭代的结构称为PAN。这个结构还可以进一步重复,类似efficientdet那样演进为BiFPN。backbone仍然是darknet的形式,通过残差结构让网络加深。模型开始引入Focus的设计有点奇特,直接就降低了resolution应该是yolov5轻量的原因之一。SPP模块...
该算法在结构上进行了多项创新优化。首先,针对特征融合不足的问题,将加权双向特征金字塔网络BiFPN融入算法颈部,通过多路径交互融合策略,有效整合了底层细节与高级语义信息,显著增强了模型对复杂场景中小目标的检测能力。其次,在骨干网络改造上,引入了...
特征金字塔网络是解决多尺度目标检测问题的关键技术之一。它通过构建一个特征金字塔,将不同尺度的特征进行有效融合,以提高模型对小目标的检测能力。YOLOv8-QSD算法中,作者提出了一种改进的BiFPN结构,通过双向特征融合来增强模型对小目标的检测性能。 注意力机制: ...
对于初学者来说,理解其整体网络结构是掌握这一先进模型的关键。YOLOv8由三个核心部分组成:Backbone(骨干网络)、Neck(颈部网络)和Head(头部网络)。这三个部分各司其职,共同协作,使得YOLOv8在速度与精度之间达到了极佳的平衡。 首先,Backbone部分负责从输入图像中提取丰富的特征信息。它采用了C2f模块,结合了Bottleneck...
Neck部分是连接Backbone和Head的桥梁,它在特征层次化和特征融合方面发挥着关键作用。YOLOv8在这一部分采用了PANet(Path Aggregation Network)和BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)这两种结构,这些技术的引入,使网络能够更有效地在不同的分辨率层次间进行特征融合,强化了模型对多尺度目标的检测能力。