在众多特征融合(即多尺度特征)方法中,较常见的方法为 FPN、PANet、BiFPN 等,这些方法往往将卷积神经网络的不同层连接以实现特征融合。本研究寻求在更加细粒度的层次上提高多尺度特征表示能力,因此舍弃了 YOLOv8 特征提取网络中原有的 C2f 模块,提出了新的 FFC3 模块,与网络尺度的多尺度特征融合方法不同的是,FFC3...
YoloV8是一种基于深度学习的目标检测算法,它采用了多尺度特征融合和金字塔网络结构。该算法将输入图像分成S*S个网格,每个网格负责预测中心点、宽高和类别概率等三个信息。同时,YoloV8还引入了Focus结构来提高目标检测的精度和速度。在训练过程中,YoloV8使用了数据增强技术来增加数据集的多样性,从而提高模型的泛化能力...
整个BiFPN结构中循环这个过程在特征金字塔的不同层次间实现信息的传递和融合,以生成更具有丰富语义信息的输出。 三、代码实现 1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics\nn\modules\__init__.py文件中的from .conv import和__all__中加入BiFPN的两个模块BiFPN_Concat2和 BiFPN_Concat3。 2、在ultralyt...
YoloV8改进策略：Neck层改进|BiFPN+小目标分支实现小目标检测精度的大幅度上升（独家原创）YoloV8改进策略...
CFNet的结构图 2.CBAM注意力模块集成:在检测头部核心,算法集成了四层CBAM(通道和空间注意力机制)通道聚焦机制,这使得模型能够更加专注于与小目标行人相关的特征通道,增强了与小目标相关的特征表示,从而提高了对这类目标的检测能力。 CBAM 3.双向加权特征融合路径(BIFPN)结构:算法在特征融合组件中融入了BIFPN结构,能够...
BIFPN BiFPN 全称 Bidirectional Feature Pyramid Network 加权双向(自顶向下 + 自低向上)特征金字塔网络。 相比较于PANet,BiFPN在设计上的改变: 总结下图: 图d 蓝色部分为自顶向下的通路,传递的是高层特征的语义信息;红色部分是自底向上的通路,传递的是低层特征的位置信息;紫色部分是上述第二点提到的同一层在输入...
对于YOLOv6m,单纯使用Rep-style结构和使用BepC3结构的对比如下图所示:BIFPNBiFPN 全称 Bidirectional Feature Pyramid Network 加权双向(自顶向下 + 自低向上)特征金字塔网络。相比较于PANet,BiFPN在设计上的改变:总结下图:图d 蓝色部分为自顶向下的通路,传递的是高层特征的语义信息;红色部分是自底向上的通路,传递的...
BiFPN Neck:该网络使用双向特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network, BiFPN)来整合来自不同阶段的特征。BiFPN 有助于在不同的尺度上改善特征的融合,从而提高对对象的定位和分类能力。 Detection Head:头部包括多个多尺度检测头,用于在不同分辨率上进行目标检测。这样的设计允许模型在不同尺寸的特征图上检...
网络主要结构确定了后,下一个目标是选择额外的模块以提升感受野、更好的特征汇聚模块(如FPN、PAN、ASFF、BiFPN)。对于分类而言最好的模型可能并不适合于检测,相反,检测模型需要具有以下特性: 更高的输入分辨率,为了更好的检测小目标; 更多的层,为了具有更大的感受野; ...