特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)[10]已被证明在融合多尺度特征方面十分有效。广义特征金字塔网络(Generalized-FPN,GFPN)[17]通过一种新颖的女王融合(queen-fusion)策略对FPN进行了改进。在DAMO-YOLO中,我们设计了一种重参数化广义特征金字塔网络(Reparameterized Generalized-FPN,RepGFPN)。它基于GFPN,但...
4.2 加入GFPN FPN旨在对CNN骨干网络提取的不同分辨率的多尺度特征进行融合。上图给出了FPN的进化,从最初的FPN到PANet再到BiFPN。我们注意到:这些FPN架构仅聚焦于特征融合,缺少了块内连接。因此,我们设计了一种新的路径融合GFPN:包含跳层与跨尺度连接,见上图d。
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,将YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不同的是YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块; Decoupled-Head:这一点源...
FPN主要是通过融合高低层特征提升目标检测的效果,尤其可以提高小尺寸目标的检测效果。Bottom-up path augmentation结构可以充分利用网络浅特征进行分割,网络浅层特征信息对于目标检测非常重要,因为目标检测是像素级别的分类浅层特征多是边缘形状等特征。PANet 在 FPN 的基础上加了一个自底向上方向的增强,使得顶层 feature ...
BGF-YOLO:增强型 YOLOV8 与多尺度注意力特征融合,用于脑肿瘤检测摘要: 基于 YOLO的物体检测器在自动脑肿瘤检测中表现出了非凡的准确性。在本文中,通过将双级路由注意力(BRA)、广义特征金字塔网络(GFPN)和第四检测头整合到 YOLOv8 中,开发了一种新颖的 BGF-YOLO 架构。BGF-YOLO包含注意机制来关注更加重要的特征...
以‘yolov8n’模型为例,采用coco128.yaml进行调试,batchsize设为1。 1.Loss Loss的计算逻辑有四步: (1)基于3个不同尺寸(80x80、40x40、20x20)的特征头进行汇总; 这就是常见的FPN的应用,采用不同尺寸的头,用于大、中、小目标的检测。 (2)基于预测框分布计算出预测框的坐标值x1y1x2y2; ...
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特...
在yolov3中,开始使用上采样处理多个feature map,也就是FPN的结构。因此它会在多个feature map上进行预测。对于一个大小为416x416的输入,v3会在13x13,26x26,52x52的输出上进行预测。 三个输出层,每一层都有3个anchor,一共是9个anchor。每一个层的输出大小为W×H×3×(4+1+80)。3是anchor的数量,4是xywh...
and expansion. """ super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1) self.cv2 = SAConv2d(c_, c2, k[1], 1, g=g) self.add = shortcut and c1 == c2 def forward(self, x): """'forward()' applies the YOLO FPN to input...
我们先看一下YOLOv5以及YOLOv6的PAN-FPN部分的结构图: YOLOv5的Neck部分的结构图如下: YOLOv6的Neck部分的结构图如下: 我们再看YOLOv8的结构图: 可以看到,相对于YOLOv5或者YOLOv6,YOLOv8将C3模块以及RepBlock替换为了C2f,同时细心可以发现,相对于YOLOv5和YOLOv6,YOLOv8选择将上采样之前的1×1卷积去除了,将Back...