yolov5的panfpn

引用中提到，PP-PicoDet在网络结构中使用了CSP-PANFPN结构，这是一种结合了CSP-Net和PANFPN的新型结构，用于提高特征图提取能力。CSP-Net是一种用于提高网络性能和稳定性的结构，而PANFPN是一种用于实现特征金字塔的网络结构。在PP-PicoDet的网络训练过程中，还使用了SimOTA和改进的GFocal损失函数。此外，为了提高性能，还对FPN中的深度卷积进行了改进。总的来说，PP-PicoDet采用了多种技术和创新来提高目标检测的性能和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于yolov7的一些理解](https://blog.csdn.net/qq_44804542/article/details/130196132)[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 style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PP-ShiTu: A Practical Lightweight Image Recognition System](https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/121362489)[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 style="max-width: 50%"]
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