【APFN】从大佬论文中探索如何分析改进金字塔网络
前言 在计算机视觉领域，金字塔网络是一种经典而有效的图像处理方法，旨在实现多尺度的特征提取和图像分析。通过构建不同尺度的图像金字塔，金字塔网络能够从粗糙到精细地分析图像内容，为许多视觉任务提供了强大的基础。然而，随着深度学习技术的快速发展，人们开始关注如何改进金字塔网络以更好地适应现代计算机视觉...
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...
即插即用 | S-FPN全新的金字塔网络，更适合轻量化模型的FPN
1简介过去的许多研究表明，特征金字塔中的特征图可以在不同尺度上捕捉物体的视觉特征。浅层保留了细节，如纹理、角落等；深层覆盖了更广泛的语义特征。在真实的场景中，不同大小的物体经常出现在一起，如何同时检测它们成为一个关键问题。而FPN的出现显著提高了目标检测性能，并成为大多数SoTA目标检测器的标准组成...
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...
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...
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...
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H...
CVPR‘2023 即插即用系列! | BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构
Title: BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing AttentionPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode: https://github.com/rayleizhu...
CVPR 2019|APCNet：基于全局引导的局部匹配度自适应金字塔上下文网络
🏆本篇论文发现了一种全局引导的局部匹配度（Global-guided Local Affinity (GLA))特征，用于构造上下文语义信息。基于此特性，作者设计了自适应上下文模块，构建自适应金字塔上下文网络（APCNet）。在不使用COCO数据集预训练模型的情况下，获得了2019年...
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...
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