【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...
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 GIRAFFEDET之GFPN ：广义特征金字塔网络，高效地融合多尺度特征
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8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: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在传统的目标检测框架中，通常采用从图像识别模型继承的主干网络来提取深层潜在特征，然后通过颈部模块融合这些潜在特征，以捕捉不同尺度的...
【YOLOv10改进- 特征融合NECK】BiFPN：加权双向特征金字塔网络
YOLOv10目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏链接: YOLOv10 创新改进有效涨点 摘要 在计算机视觉领域，模型效率的重要性日益增加。在本文中，我们系统地研究了用于目标检测的神经网络架构设计选择，并提出了几个关键优化以提高效率。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），...
【YOLOv8改进】 AFPN ：渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码).md
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 摘要 在目标检测任务中，多尺度特征对于编码具有尺度变化的对象至关重要。采用经典的自顶向下和自底向上特征金...
【YOLOv8改进】BiFPN：加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
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 摘要 在计算机视觉领域，模型效率的重要性日益增加。在本文中，我们系统地研究了用于目标检测的...
yolo3的特征金字塔网络具体是指？
YOLOv3 引入了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）来解决多尺度目标检测的问题。FPN 能够同时捕捉到图像的低层次细节信息和高层次的语义信息，从而有效地检测不同尺寸的目标。 在 YOLOv3 中，FPN 的具体实现如下： 1. **基础网络**：YOLOv3 使用 Darknet-53 作为其基础骨干网络，该网络通过多...
YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv5模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果(需要注意的是BiFPN正常是需要五个检测头的，但是YOLOv5只有三个检测头，所以我对其yaml文...
全新FPN | 通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)提升大中小目标检测的鲁棒性(文末附论文)（二）
3 本文方法3.1 overall网络架构图整体网络架构如图所示。根据FPN的设置，CE-FPN生成一个4级特征金字塔。表示主干的输出为，它们相对于输入图像有像素的stride。是经过卷积后，Channel Redection后256维度的特征。特征金字塔是通过FPN中的自上而下通路产生的。作者去掉了和的节点，这2个节点是FPN原始的具有语...
全新FPN | 通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)提升大中小目标检测的鲁棒性(文末附论文)（一）
1 简介特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征的有效框架。然而，目前FPN-based的方法大多存在Channel Reduction的固有缺陷，导致语义信息的丢失。而融合后的各种特征图可能会造成严重的混叠效果。本文提出了一种新的通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)，该网络由3个简单而有效的模块组成。具体来说，受亚像素卷积...
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...
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