•YOLOv3的FPN: 为了进一步降低模型的复杂度进而提升速度,YOLOv3选择了重用Backbone所提取的不同Level的特征图,主要是8倍、16倍以及32倍下采样的特征图,同时采用了FPN 的设计思想,分别对16倍、32倍以及各自上采样后的结果进行了融合,但是也对其进行了一定的改进,就是将特征融合的操作由 Add 改为了 Concat。 检...
例如,FPN[17]提出了一种自上而下的层间特征交互机制,使浅层特征能够获得深层特征的全局上下文信息和语义表示。NAS-FPN[13]试图通过网络架构搜索策略来学习特征金字塔部分的网络结构,并获得可扩展的特征表示。除了层间交互外,受非局部/自注意力机制[19]、[20]的启发,更精细的层内空间特征调节交互方法也被应用于目...
在特征融合层,YOLOv8采用了PAN-FPN(Path Aggregation Network with Feature Pyramid Network)结构,这一设计旨在充分融合多尺度特征,以提高目标检测的准确性。PAN-FPN通过自下而上的方式融合高层特征与中层、浅层特征,使得不同层次的特征能够有效结合,从而提升对目标的检测能力。YOLOv8在这一阶段去除了YOLOv5中上采样阶...
FPN (Feature Pyramid Networks) 在个人防具检测领域也得到了广泛应用。FPN通过构建一个多尺度的特征金字塔,能够有效地检测不同尺寸的目标。在个人防具检测中,FPN能够帮助模型更好地识别从远处到近处、不同大小的防护装备,如安全帽、护目镜等。该技术通过融合不同层次的特征来改善检测效果,尤其是在处理小目标时的性能...
目标检测领域在过去十年中取得了显著进展。早期的one-stage方法包括YOLOv1、v2、v3与SSD,中期出现了YOLOv4、v5,以及谷歌提出的EfficientDet与NAS-FPN。two-stage方法的代表作是Faster R-CNN。近年来,国内公司如旷视科技与美团也推出了YOLOX与YOLOv6等优秀模型。
本文提出了一种新的目标检测方法,称为DAMO-YOLO,其性能优于YOLO系列中的其他方法。其优势来源于新技术,包括MAE-NAS骨干网络、高效的RepGFPN颈部、ZeroHead、AlignedOTA标签分配和蒸馏增强。 代码 对代码做了适当的修改,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
目标检测选SSD还是YOLOv8 目标检测nas 大纲 abstract 1introduction FPN就是用来特征融合的层,之前都是手工设计,现在尝试神经网络搜索设计! 其实就是优化FPN 2related work 2.1 architecture for pyramidal representation 2.2 神经网络搜索(理论上可以对任何东西进行搜索,就像是强化学习和进化算法...
YOLOv8的Neck部分利用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构和FPN(Feature Pyramid Networks)技术。SPP能够提取多尺度的上下文信息,这对于检测不同尺寸的目标至关重要。而FPN采用了一个自顶向下的结构,将高层的语义信息传递到低层,从而实现了从粗到细的特征融合。
值得注意的是,SegNeXt超越了EfficientNet-L2 w/ NAS-FPN,在Pascal VOC 2012测试排行榜上仅使用1/10的参数就达到了90.6%的mIoU。平均而言,与最先进的方法相比,SegNeXt在ADE20K数据集上的mIoU提高了约2.0%,同时计算量相同或更少。 创新点 基本原理 MSCA 主要由三个部分组成:(...
实验验证了FPN是一个一劳永逸的结构; 结合上面所有,提出了YOLOv4-tiny和YOLO4v4-large。 看下效果,相比V4提高了不少。 2. Related work 2.1. Real-time object detection 略。。。 2.2. Model scaling 传统的model scaling方法就是修改模型的深度,比如VGG-16,VGG-19。近些年NAS发展迅速,NAS-FPN搜索特征金字塔的...