recursive-fpn代码yolov5

很抱歉，但是我无法提供关于"recursive-fpn代码yolov5"的具体信息。我的引用内容中没有提到关于yolov5中的recursive-fpn代码的相关信息。
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- *1* *2* *3* [各种FPN：PANet、ASFF、NAS-FPN、BiFPN、Recursive-FPN...](https://blog.csdn.net/W1995S/article/details/118028384)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

recursive-fpn pytorch代码

以下是一个简单的基于PyTorch实现的Recursive FPN代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class RecursiveFPN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(RecursiveFPN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        
    def forward(self, x):
        x1 = self.conv1(x)
        x2 = self.conv2(x1)
        if x.shape[2] > 2:
            x3 = self.pool(x2)
            x3 = self.forward(x3)
            x3_upsampled = F.interpolate(x3, size=x2.shape[2:], mode='nearest')
            x2 = x2 + x3_upsampled
        return x2

这是一个简单的递归FPN模块，采用两层卷积层和一个最大池化层。如果输入张量的高度或宽度大于2，递归地对下采样后的张量进行处理，并将其上采样与当前层的张量相加。

yolov8结合Recursive-FPN

目前还没有 YOLOv8 这个版本，但是 YOLOv5 有结合 Recursive-FPN 的实现。Recursive-FPN 是一种新的特征金字塔网络，它通过递归地将高分辨率特征图与低分辨率特征图相结合，从而提高了检测精度。与传统的 FPN 不同，Recursive-FPN 通过自适应地调整特征图的尺寸和通道数来实现特征金字塔。而 YOLOv5 结合 Recursive-FPN 的版本是在 Darknet 框架上进行实现的。

通过将 Recursive-FPN 集成到 YOLOv5 中，可以提高检测精度和速度。Recursive-FPN 通过将多个特征金字塔级联在一起，得到更加丰富和准确的特征表示，从而提高了目标检测的准确率。此外，Recursive-FPN 还可以自适应地调整特征图的尺寸和通道数，从而在不增加计算量的情况下提高检测速度。