fpn网络改进

fpn网络改进

【CV中的特征金字塔】Feature Pyramid Network -
然后就是非常经典的FPN架构，FPN可以非常方便地应用到两阶段网络如Faster R-CNN等或者一阶段网络YOLO、SSD等。FPN通过构造一种独特的特征金字塔来避免图像金字塔中计算量过高的问题，同时能够较好地处理目标检测中的多尺度变化问题，效果能够达到当时的STOA。SSD的一个改进版DSSD就是使用了FPN，取得了比SSD更希望你能满意。
8. PAN路径聚合网络：除了FPN的向上融合，增加了向下融合，保持边缘信息。9. CIoU损失函数：从IoU Loss改进到CIoU Loss，考虑中心点、形状和尺度，增强框回归稳定性。10. DIoU-NMS：在NMS中考虑中心点距离，减少漏检。11. 边框偏移量改进：调整预测范围，解决靠近边界点的预测问题。12. 正样本匹配优化有帮助请点赞。
EfficientDet : 快又准,EfficientNet作者在目标检测领域的移植 | CVPR...
  top-down FPN受限于单向的信息流，为了解决这一问题，PANet(图2b)增加了额外的bottom-up路径的融合网络，NAS_FPN(图2c)使用神经架构搜索来获取更好的跨尺度特征网络的拓扑结构，但需要大量资源进行搜索。其中准确率最高的是PANet,但是其需要太多的参数和计算量，为了提高性能，论文对跨尺寸连接做了几点改进：  说完了。
作者采用了三维的FPN（特征金字塔网络），FPN是何凯明团队17年新提出的在Faster RCNN上改进的网络，主要将FCN融入到Faster RCNN。网络具体结构如下图所示，输入一个128的立方体到FPN网络，针对正负样本不平衡的问题，作者尝试了两种策略，一种是焦点损失（焦点损失。这个损失函数是基于标准的交叉熵损失修改的好了吧！
yolov5推理结果中小数的意义 -
基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。
比同期的DSSD(反卷积SSD), FPN(feature pyramid networks)准确率更高或相仿，速度是其1/3.。YOLOv3的改动主要有如下几点：不过如果要求更精准的预测边框，采用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。当前目标检测模型算法也是层出不穷。在two-stage领域， 2017年Facebook提出了说完了。
特征融合 -
在追求更高效的小物体检测性能上，如改进的SSD，通过采用DenseNet替换VGG，上下文感知能力得到显著提升。而FPN，以其Top-Down的结构设计，如在Faster RCNN中，显著减少了计算量和内存消耗，提高了精度，展现出多尺度融合的优势，引领了实时检测的新潮流。YOLOv3则进一步创新，引入FPN和多尺度检测，对小目标希望你能满意。
它融合了残差网络和FPN架构，利用分组卷积加速计算。解码器模块通过一系列复杂的过程，如16倍尺寸减小、BN、ReLU、Dropout和上采样等，精细处理Feature Map，同时受可变形卷积的启发，Xception结构有所调整，如增加了Middle flow和深度可分离卷积，实现了速度与精度的双重提升。总结，DeepLab系列的每一次迭代都等会说。

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