yolo v5 fpn和pan

yolov5使用了FPN和PAN结构来进行多尺度特征融合。FPN（Feature Pyramid Network）是一种将不同尺度的特征进行融合的网络结构，它通过自顶向下和自底向上的路径来实现跨尺度的特征连接。PAN（Path Aggregation Network）是一种通过横向连接来融合不同层级特征的网络结构。将FPN和PAN结合使用，可以更好地提取不同尺度的特征信息，从而提高目标检测的准确性。

相关问题

yolo v5 neck

YOLOv5 Neck架构及其在目标检测中的实现
CSP-PAN (Path Aggregation Network)
YOLOv5采用了CSP-PAN作为其颈部结构，该设计旨在增强特征融合并提高多尺度物体检测性能。PAN通过自底向上和自顶向下的路径聚合不同层次的特征图，从而有效地捕捉到丰富的语义信息。

自底向上阶段：此过程主要负责提取低级的空间细节特征。

自顶向下阶段：这一部分则专注于获取高级别的抽象概念表示。

为了进一步优化计算效率与效果，在传统FPN基础上引入了跨阶段局部网络(Cross Stage Partial Network)，即CSPNet的思想[^2]。
具体来说：

利用SPP模块扩展感受野；

应用了多个卷积层来调整通道数；

实现了跳跃连接机制以保留原始输入数据的信息完整性。

以下是简化版的Python代码片段展示如何构建这样的Neck组件:
import torch.nn as nn

class SPP(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):
super(SPP, self).__init__()
c_ = c1 // 2 # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x//2) for x in k])
conv2_channels = c_ * (len(k)+1)
self.cv2 = Conv(conv2_channels , c2, 1, 1)

def forward(self, x):
x = self.cv1(x)
return self.cv2(torch.cat([x] + [m(x) for m in self.m], dim=1))

def make_divisible(v, divisor):
new_v = max(divisor, int(v + divisor / 2) // divisor * divisor)
if new_v < 0.9 * v:
new_v += divisor
return new_v

class BottleneckCSP(nn.Module):
...

class Focus(nn.Module):
...

class C3(nn.Module):
...

class Detect(nn.Module):
...

class Model(nn.Module):
def __init__(...):
...

self.model = nn.Sequential(
...,
C3(...), # P3/8
C3(...), # P4/16
C3(...), # P5/32

SPP(...),

C3(...), # P5/32
Upsample(None, scale_factor=2, mode='nearest'),
Concat(),
C3(...),

Upsample(None, scale_factor=2, mode='nearest'),
Concat(),
C3(...)
)

上述代码展示了YOLOv5中neck部分的关键组成部分，包括但不限于Conv, BottleneckCSP, 和 Focus等基础单元的设计思路以及它们之间的组合方式。

yolo v5的优势

YOLO V5相对于YOLO V4的优势主要体现在以下几个方面：

灵活性与速度：YOLO V5在灵活性与速度上远强于YOLO V4，在模型的快速部署上具有极强优势。
数据增强：YOLO V5采用了Mosaic Augmentation的方法，可以有效地增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。
输入端：YOLO V5采用了自适应锚框计算和自适应图片缩放的方法，可以更好地适应不同大小和比例的目标。
Backbone：YOLO V5采用了Focus结构和CSP结构，可以更好地提取特征，提高模型的准确率。
Neck：YOLO V5采用了FPN+PAN结构，可以更好地融合不同层次的特征，提高模型的检测精度。