FPN+PAN是什么,有什么特点和作用
时间: 2024-05-26 18:15:50 浏览: 28
FPN(Feature Pyramid Network)和PAN(Path Aggregation Network)都是目标检测中常用的神经网络结构。
FPN是一种用于图像分割和目标检测的多尺度特征融合算法。它通过构建不同尺度的特征金字塔,将多个层次的特征图融合成一个特征金字塔,从而提高了目标检测的准确率和效率。FPN的特点是可以提取图像中的多尺度特征,从而适应不同尺度的目标,并且可以保留高分辨率的特征,以便更好地定位目标。
PAN是一种用于语义分割的神经网络结构,可以将不同尺度的特征图进行聚合,从而提高分割的准确率。PAN的特点是可以在不同的尺度上进行特征融合,从而提高了分割的准确率,并且可以处理多分辨率图像,适应不同分辨率的目标。
总的来说,FPN和PAN都是用于多尺度特征融合的神经网络结构,可以提高目标检测和语义分割的准确率和效率。它们的作用是提高神经网络的感知能力,从而适应更加复杂和多样化的任务。
相关问题
yolov8添加Bi-PAN-FPN
yolov8添加了Bi-PAN-FPN结构。Bi-PAN-FPN结构是对yolov5中的Neck部分进行改进,它结合了BiFPN和PAN的特点。BiFPN结构是一种改进版的FPN网络结构,它引入了双向连接和加权融合的机制,通过构造双向通道实现跨尺度连接,并将特征提取网络中的特征与自下而上路径中的相对大小特征融合,从而保留了更浅的语义信息。PAN结构则用于处理多尺度问题,它利用金字塔的形式将不同尺度的特征图进行连接,实现特征的融合。
通过添加Bi-PAN-FPN结构,yolov8能够更好地融合不同尺度的特征信息,并且能够更好地保留原始特征信息,从而提高目标检测的准确性。Bi-PAN-FPN结构还采用了快速归一化融合方式,可以提高训练速度。
yolov8的neck是什么
yolov8的neck部分是PAN-FPN(feature pyramid network)的一个简化版本。PAN-FPN是在YOLOv8的neck部分模仿PANet里面的backbone进行组织的。它的特点是先进行下采样,然后再进行上采样,并且上采样和下采样之间还有两个跨层融合连接。具体来说,neck部分通过两次上采样和两次下采样来构建特征金字塔网络,用于提取不同尺度的特征。这样可以帮助模型在不同尺度下对目标进行检测和定位。在yolov8的网络结构配置文件中,neck部分被命名为"head",为了方便加载,在models/yolo.py中加载时直接以"head"命名。所以,neck部分的设计是为了提高yolov8模型对小目标的检测能力,并在输出层增加了P2层。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv8详解全流程捋清楚-每个步骤](https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv5的Neck端设计](https://blog.csdn.net/weixin_43427721/article/details/123653669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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