实验结果表明, 所 提出的AFPN不仅比其他最先进的特征金字塔网络具有 更强的竞争力, 而且具有最低的每秒浮点运算(FLOPs)。 此外, 我们将AFPN扩展到一级检测器。 我们在YOLOv5框架上实现了所提出的方法, 并以较少的参数获得了优 于基线的性能。 我们的主要贡献如下:(1)我们引入了一个渐近特征金 字塔网络(AFPN...
简介:YOLOv8改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版(全网独家创新) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN(渐近特征金字塔网络)来优化检测头,AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小...
AFPN通过将这一思路应用到特征金字塔网络的设计中。 AFPN 核心组件: 非邻近层次直接特征融合:传统的FPN通常只将相邻层次的特征进行融合,而AFPN能够直接将不同层次的特征进行融合,这样可以更好地保留高层的语义信息和低层的细节信息。 自适应空间融合操作:在合并不同层次的特征时,AFPN使用一种特殊的方法来确保信息不...
YOLOv8作为该系列的最新版本,进一步提升了模型的性能,尤其是在处理复杂场景和细粒度目标时表现出色。然而,传统的YOLOv8模型在汽车内饰图像分割任务中仍然面临一些挑战,例如对小目标的识别能力不足、背景干扰影响分割精度等。因此,基于YOLOv8的改进版本,专门针对汽车内饰图像分割进行优化,具有重要的研究意义。 本研究所...