![[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN（更新添加小目标检测层yaml）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/os3qd4fwm2kww_6359495da34c487eac9196080d9e12f0.jpg)
[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN（更新添加小目标检测层yaml）
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的...
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...
基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述 本课题，我们主要对MPSK和MFSK调制类型进行识别。在进行信号调制方式区分之前，首先需要对PSK和FSK进行区分，提出了一种基于信号功率谱的PSK和FSK调制方式的识别方法。信号的功率谱计算过程，是一个计算随机过...
基于用户特征的个性化网络小说推荐系统的设计与实现
项目编号：BS-PT-090一，环境介绍语言环境：Java: jdk1.8数据库：Mysql: mysql5.7应用服务器：Tomcat: tomcat8.5.31开发工具：IDEA或eclipse开发技术：Springboot+Mybatis+Vue+ElmentUI二，项...
【论文速递】TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割
【论文原文】：FECANet: Boosting Few-Shot Semantic Segmentation with Feature-Enhanced Context-Aware Network获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp...
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割
精选精析：【论文原文】：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (当前引用次数：184)【论文代码】：https://github.com/Jia-Research-Lab/PFENet/ (当前...
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...
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