注释网站开发,做网站的技术,建立站点的基本步骤,如何在百度上开店铺AFPN 渐进式特征金字塔网络#xff1a;解决多尺度特征融合中#xff0c;信息在传递过程丢失 提出背景AFPN 多尺度特征金字塔 非邻近层次的直接特征融合 自适应空间融合操作 小目标涨点YOLO v5 魔改YOLO v7 魔改YOLO v8 魔改YOLO v9 魔改 提出背景
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论文https://arxiv.org/pdf/2306.15988.pdf
代码https://github.com/gyyang23/AFPN 对象检测是计算机视觉中的一个任务目的是在图片或视频中识别出各种物体并确定它们的位置。
随着深度学习技术的发展对象检测领域取得了巨大进步。
在这些进步中一个关键技术是特征金字塔网络FPN它帮助模型更好地处理不同大小的物体。
特征金字塔如FPN、PAFPN、NASFPN建立了一个多层次的特征表示体系允许系统在不同的分辨率上捕捉图像的特征以便能够检测不同大小的物体。
它们解决了单一尺度特征分析的局限性为特征融合提供了多尺度的特征来源。
特征融合模块如CARAFE、ASFF、DRFPN则进一步增强了这些特征的表示能力通过各种方法上采样、加权融合、注意力机制优化了不同层级特征之间的融合提高了特征金字塔中特征的质量和检测模型的性能。 AFPN 多尺度特征金字塔 非邻近层次的直接特征融合 自适应空间融合操作
什么是AFPN?
AFPN渐进式特征金字塔网络是在特征金字塔和特征融合模块基础上的进一步创新和优化。
AFPN不仅采用了特征金字塔的多尺度特征表示理念还引入了高效和创新的渐进式特征融合策略特别是非邻近层次的直接特征融合和自适应空间融合操作。
自适应空间融合操作解决了特征融合过程中的信息冲突问题而渐进式特征融合则优化了信息流在不同层级间的传递最大化地保留了有用的信息非邻近层次的直接特征融合跨层级信息融合允许高层特征直接与更低层特征结合跳过中间层级这样可以更快地将语义信息整合到细节信息中
AFPN的设计思路与软件工程中的迭代开发有共同点。
在软件开发过程中开发团队通常不会一开始就完全设计出所有细节而是通过不断迭代逐步完善软件的功能和性能。
每个迭代周期中都会评估现有的设计引入新的功能并改进用户体验。
这种逐步逼近最终目标的方法既保证了项目的灵活性也允许团队根据反馈不断调整方向最终达到更优的产品质量。
同样在建筑领域设计和构建一个建筑物也往往采用类似的渐进式方法。
从概念设计开始到初步设计再到详细设计和施工图纸的制作每一步都在逐渐加深对建筑物的理解和控制同时也允许在过程中根据新的信息和条件进行调整。
这种思路的共同点在于无论是组织活动、软件开发还是建筑设计都强调了在过程中灵活适应变化、逐步完善和精细化的重要性。
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会相互冲突这样做可以更精准地保留对于识别对象有用的信息。 因为在多层级特征融合过程中不同层次的对象信息可能存在矛盾通过引入自适应空间融合操作可以过滤并保留对融合过程有用的信息解决了简单的元素级求和不足以处理复杂信息融合的问题。 上图是对AFPN中使用的自适应空间融合操作的具体说明展示了在不同层级特征之间应用该操作的效果。 表明了如何结合来自不同层级的特征以生成一个综合特征并使用策略自动分配权重选择来区分上采样、下采样和横向连接。 从低层特征开始逐步融合高层特征AFPN采取从低层次开始并逐步添加高层次特征的方法 是因为低层特征包含更多的细节信息而高层特征包含更丰富的语义信息。 通过从低层开始并逐步融合高层特征可以确保融合后的特征同时包含细节和语义信息避免了信息的丢失和降级。 上图展示了AFPN的结构细节如特征是如何通过网络的不同层次进行融合的。
它通常会展示从输入图像的原始特征开始如何通过上采样增加分辨率和下采样降低分辨率以及横向连接来融合特征。
图中可能会用不同颜色的箭头表示不同操作比如蓝色箭头可能代表卷积操作绿色箭头代表自适应空间融合。 假设我们要在一张照片中识别和定位不同大小的狗。 非邻近层次直接特征融合 传统的FPN可能会分别处理照片中的大型狗使用高层次的特征和小型狗使用低层次的特征然后将这些特征逐层融合。AFPN的方式它可以直接将识别大型狗的高层次特征与识别小型狗的低层次特征合并。 这意味着不管狗的大小模型都能同时考虑狗的整体形状高层次的语义信息和毛发、眼睛等细节低层次的细节信息。 自适应空间融合操作 在融合特征时可能会遇到一些矛盾比如同一个位置既有大型狗的一部分也有小型狗的一部分。AFPN的方法它能够识别出这种矛盾并自动调整融合策略只保留有助于识别和定位狗的信息。 这样无论是大狗还是小狗模型都能更准确地识别它们。 渐进式特征融合 - 从低层特征开始逐步融合高层特征 一开始AFPN专注于捕捉照片中的所有狗的细节特征如毛发纹理和眼睛。然后它逐渐添加了识别狗的整体形状和姿态的高层次特征。这个过程的结果是一个综合的特征表示既包含了细节信息帮助区分不同种类的狗也包含了语义信息帮助理解狗的整体形态。 这使得模型能够在各种大小和姿态的狗中做出准确的识别和定位。
AFPN 不直接处理单个大小的对象而是综合考虑不同层次的信息以更全面地理解图像内容。
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