yolov5的neck结构fpn和pan

YoloV5的neck结构采用的是PAN (Path Aggregation Network)结构，与FPN (Feature Pyramid Network)有些不同。PAN结构可以自适应地融合不同层级的特征图，而FPN结构则是通过顶部向下的反卷积操作融合不同层级的特征图。

PAN结构由多个分支组成，每个分支都包含卷积层和上采样层，用于将低分辨率的特征图上采样到高分辨率。在每个分支中，卷积层可以提取不同层级的特征，而上采样层可以将低分辨率的特征图上采样到与高分辨率特征图相同的分辨率。最后，PAN结构通过路径聚合算法将所有分支的特征图融合到一起，得到最终的特征图。

相比之下，FPN结构是通过自上而下的反卷积操作将低层级的特征图上采样到高层级，然后与高层级的特征图进行融合。FPN结构需要额外的计算量来进行反卷积操作，而且特征图的尺寸也会发生变化，导致特征图的精度下降。

总的来说，PAN结构相对于FPN结构具有更好的性能和更高的效率。在YoloV5中，PAN结构的应用可以加速检测过程并提高检测精度。

相关问题

yolov5的neck的fpn和pan

optic都是什么意思？

YoloV5的neck是指YoloV5的网络结构中的特征融合部分，用于将不同层次的特征进行融合，帮助提取更具有语义信息的特征。其中，FPN（Feature Pyramid Network）是一种经典的特征金字塔网络结构，它可以实现从低分辨率的特征层到高分辨率的特征层的特征融合，并确保不同层次的特征能够在不同尺度上进行有效的物体检测。PAN（Path Aggregation Network）optic则是在FPN的基础上进行的改进，它考虑了特征金字塔网络中不同层次之间的信息流动，通过设计一种路径聚合机制，使得网络能够更好地利用所有层次的特征信息进行物体检测。

yolov5使用原始FPN

YOLOv5模型的Neck部分使用的是FPN+PAN结构，其中FPN是针对多尺度问题提出的。FPN结构是自上而下并且横向连接的，它利用金字塔的形式对尺度不同的特征图进行连接，将高层特征和低层特征进行融合。这种结构可以有效提高网络的特征融合能力，从而提升检测的准确性。然而，使用FPN结构会导致一个问题，即PAN结构的输入全部是FPN结构处理的特征信息，而骨干特征提取网络部分的原始特征信息存在一部分丢失。这可能导致训练学习的偏差，影响检测的准确性。因此，在YOLOv5中，为了解决这个问题，使用了原始FPN结构。\[2\]原始FPN结构是2017年提出的一种网络，主要解决物体检测中的多尺度问题。它通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅度提升了小物体检测的性能。\[3\]所以，YOLOv5使用原始FPN结构来提高多尺度物体检测的准确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLO学习笔记——第三篇YOLOv3（含FPN网络解析）](https://blog.csdn.net/qq_43578237/article/details/123469128)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv5改进-引入BiFPN](https://blog.csdn.net/weixin_57130167/article/details/130463783)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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