Yolo-World网络模型结构及原理分析（三）——RepVL-PAN

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前言

通过前边的YOLO检测器和文本编码器分别得到了特征图像和词向量，那么如何实现二者的融合，以达到目标检测的目的呢？就是通过yolo-world中提出的新的网络架构RepVL-PAN，下边我们来研究一下他是如何工作的。

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RepVL-PAN（Re-parameterizable Vision-Language Path Aggregation Network）是YOLO-World中的一个核心网络结构，它通过融合视觉信息和语言信息来提升目标检测的性能。

1. 网络结构

• RepVL-PAN基于YOLO架构，并采用特征金字塔网络（FPN）来提取多尺度图像特征，提取图像特征的部分已经在前文讲过，详情参考：Yolo-World网络模型结构及原理分析（一）——YOLO检测器。
• 它利用Transformer文本编码器（例如CLIP模型）来处理输入文本，生成文本嵌入。这部分也在前文讲过，详情参考：Yolo-World网络模型结构及原理分析（二）——文本编码器

2. 特征融合

通过Top-Down和Bottom-Up的路径来建立特征金字塔，这有助于在不同尺度上融合图像特征。

• （1）Top-Down Path：从高层特征图向低层特征图传递信息。这种路径通过上采样操作（如反卷积或插值）将高层的抽象特征图扩展到低层的空间分辨率上。这样可以将高层特征与低层特征结合，使得模型在检测较