【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN ：实时目标检测的创新型特征金字塔网络
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在文章中，我们介绍了一种快速且准确的目标检测方法，称为DAMO-YOLO，其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上扩...
涨点技巧 | 旷视孙剑等人提出i-FPN：用于目标检测的隐式特征金字塔网络(文末获取论文)（二）
4 实验4.1 MS COCO 2017实验结果i-FPN的表现远远优于原始FPN。i-FPN提高了平均AP +3.4(RetinaNet)、+3.2(Faster RCNN)、+3.5(FCOS)、+4.2(ATSS)、+3.2(AutoAssign)。下图为在COCO2017-val数据集的几个示例图像，显示了使用FPN和i-FPN获得的特征映射之间的比较结果：可以很容易地发现FPN产生的特....
涨点技巧 | 旷视孙剑等人提出i-FPN：用于目标检测的隐式特征金字塔网络(文末获取论文)（一）
1 简介我们都知道一个典型的基于卷积神经网络的目标检测器主要由3个部分组成:Backbone、Neck和Head；主干部分(如VGG、ResNet或EfficientNet等)主要是从输入图像中提取基本特征，这些Backbone模型通常都会事先在ImageNet上进行预训练。Neck主要是用来产生High-Level的语义特征。检测Head则是将Neck产生的Hight-level特征进行最终分....
目标检测：特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）
目标检测：特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）概述由于在目标检测任务中，对与大目标的检测，需要feature map每个点的感受野大一点（高层语义特征），对于小目标，需要感受也小一点（底层纹理特征），传统的检测任务我们往往是通过最后卷积层输出的供给下游检测任务使用，这样每一个点的感受野很大，对于小目标检测不友好，作者基于传统卷机网络固定的结构提出了一种新的架构一边融合....
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