FPN网络架构实现解读

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:17

课时名称	课时知识点
FPN网络架构实现解读	2-FPN网络架构实现解读

...全文

207 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本文详细解析了YOLOv4中采用的FPN+PAN结构，该结构通过自顶向下和自底向上的特征融合方式，增强了不同层级的语义和定位信息。FPN（特征金字塔网络）将高层语义特征传递到低层，提升多尺度语义表达；而PAN（路径聚合网络）则反向传递低层定位信息，强化定位能力。文章还探讨了FPN在RPN中的应用、小目标检测的难点及解决方案，包括数据增强、模型输入尺寸调整、多尺度学习等。此外，文中还提及了FPN的优缺点，如显存消耗大、推理速度降低等问题，并对比了FPN与BiFPN等结构的异同。

SSD/DSOD/Tiny-DSOD/FPN解读

YOLOv8作为目标检测领域的集大成之作，整合了YOLOv1至YOLOv7的优点，其架构包含Backbone、Neck和Head三部分。Backbone采用Darknet-53，借鉴了ResNet的残差连接和VGG的3×3卷积设计，通过移除冗余卷积层实现轻量化。Neck部分采用PAN-FPN结构，结合FPN和PAN的双塔战术，实现多尺度特征融合。Head部分引入解耦头结构（Decoupled-Head），分离分类和检测任务，并使用DFL和CIoU损失函数优化目标定位。此外，YOLOv8抛弃Anchor-Based方法，采用Anchor-Free的TaskAligned策略，通过动态样本分配提升检测精度。整体设计兼顾轻量化与高性能，适用于不同分辨率和小目标检测场景。

本文详细解读了YOLOv8的目标检测原理，包括其整体架构中的Backbone、Neck和Head部分的设计与功能。Backbone部分采用Darknet-53网络，借鉴了VGG、ResNet等模型的设计思想，通过残差连接和步长为2的卷积层实现特征提取。Neck部分使用PAN-FPN结构，结合FPN和PAN的优点，实现多尺度特征融合。Head部分采用解耦头结构，将分类和检测任务分离，并使用DFL和CIoU损失函数优化模型性能。此外，文章还介绍了YOLOv8的改进点，如支持小目标检测和高分辨率图像输入，以及其损失函数的设计和样本匹配策略。最后，作者提到将继续深入学习并补充更多细节内容。

YOLO11模型代码解读（部分）的PDF版本，比较规整。

唐宇迪的课程社区_NO_6

1

社区成员

956

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章