在本报告中,我们提出了一种快速且准确的目标检测方法,名为DAMO-YOLO,其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上进行了一些新技术扩展,包括神经架构搜索(NAS)、高效的重新参数化的广义泛函网络(RepGFPN)、带有对齐OTA标签分配的轻量级头部以及蒸馏增强。特别是,我们使用基于最大熵原理的MAE-NAS方法,在低...
在Yolo的FPN结构中,首先从backbone获取三个有效特征层,然后利用这三个有效特征层进行FPN层的构建。具体来说,FPN是自顶向下的,将高层的特征信息通过上采样(upsample)的方式进行传递融合,得到进行预测的特征图。这种结构可以加强特征提取,即将高层的语义传递下来,补充底层的语义,使之获得高分辨率,强语义的特征,有利于小...
在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的...
HS-FPN的结构如图2所示,包括两个主要组成部分: 特征选择模块; 特征融合模块。 4.HS-FPN二次创新到YOLO11 源码: YOLO11涨点优化:FPN涨点篇 |多级特征融合金字塔(HS-FPN),助力小目标检测| 2024年最新论文-CSDN博客 4.1 改进结果可视化 实验结果如下: 原始mAP50为0.633 提升至0.641 YOLO11-HSFPN summary (fused...
1、前置知识 FPN:Feature pyramid network,特征金字塔网络。 PAN: Path Aggregation network,路径聚合网络。 关于FPN和PAN可以参考: https://www.cnblogs.com/chentiao/p/16425098.html YOLO
传统的FPN引入了一个top-down路径融合多尺度特征;PAFPN则在FPN基础上引入了额外的bottom-up路径进行信息聚合,也是YOLO算法的融合方式;BiFPN则移除了仅有一个输入边的节点,并在同级节点之间添加了跳过连接,此前已经进行实现,进行修改,有了一定的效果。[ ☁️5. 改进特征融合网络PANET为BIFPN](YOLOv5改进之五:...
PAFPN是Feature Pyramid Network(FPN)的一种改进版本,它通过对不同层级的特征进行融合,以提高检测精度。在PAFPN中,特征金字塔的每一层都融合了来自上层和下层的信息,这种跨层级的特征融合有助于提升对小物体的检测能力。 YOLOX中的PAFPN实现 在YOLOX中,PAFPN的实现主要位于yolox/models/yolo_pafpn.py文件中。下...
本文利用AFPN对YOLOv11的网络模型进行优化提升。AFPN采用渐近式融合及自适应空间融合操作。通过渐近式架构,逐步整合不同层级特征,有效避免非相邻层级间因语义差距过大导致的信息丢失或降级问题,确保在多尺度特征融合过程中既能保留高层语义信息,又能融入低层细节特征。本文将AFPN应用于YOLOv11中,并配置了针对小目标的...
简介:YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN(重参数化泛化特征金字塔网络),利用其优化YOLOv8的Neck部分,可以在不影响计算量的同时大幅度涨点(亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高!)。RepGFP...
简介:在目标检测领域,YOLOv5因其出色的性能受到了广泛关注。本文将介绍YOLOv5改进系列中的一项重要改进——使用全新渐进特征金字塔网络AFPN替换原有的Neck结构,并通过实测验证其性能提升。AFPN通过自适应融合多尺度特征图,为目标检测提供了丰富的上下文信息,进一步提高了检测的精度和鲁棒性。