YOLOv5/v 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构 计算机视觉

最新推荐文章于 2025-01-07 20:56:49 发布
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文章标签： YOLO 计算机视觉 深度学习
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YOLOv5在最新版本中采用渐进特征金字塔网络(AFPN)以提高目标检测性能。AFPNet通过逐层融合高层语义与低层细节特征，增强对不同尺度目标的检测能力。该结构通过上采样和卷积操作实现特征融合，并在YOLOv5中得到应用，提升了目标检测的准确性和效率。

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在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务。YOLOv5是一个广泛应用的目标检测算法，它在最新的版本v中引入了渐进特征金字塔网络(AFPN)结构，以提高检测性能和精度。本文将详细介绍YOLOv5算法中的AFPNet结构，并提供相应的源代码。

渐进特征金字塔网络（AFPN）是一种用于多尺度特征融合的网络结构。它通过逐层上采样和下采样操作，将高级语义特征与低级细节特征进行融合，从而在不同尺度上提取和利用目标的特征信息。这种渐进的融合方式可以提高目标检测算法对不同尺度目标的感知能力。

下面是YOLOv5中AFPNet的源代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class AFPN(nn.Module)
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【YOLOv8改进】 AFPN ：渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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在目标检测任务中，多尺度特征对于编码具有尺度变化的对象至关重要。采用经典的自顶向下和自底向上特征金字塔网络是提取多尺度特征的常用策略。然而，这些方法存在特征信息的丢失或降级问题，损害了非相邻层次之间融合效果。本文提出了一种渐近特征金字塔网络（AFPN），以支持非相邻层次之间的直接交互。AFPN通过融合两个相邻的低级特征启动，并渐进地将更高级别的特征纳入融合过程。通过这种方式，可以避免非相邻层次之间较大的语义差距。
YOLOv 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构 计算机视觉
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09-19 819
然而，由于不同尺度的目标可能在不同层级的特征图中表现出不同的特征，仅仅在单一层级上进行预测可能会导致性能下降。这个路径从输入图像开始，通过一系列的卷积和池化操作逐渐减小特征图的尺寸，同时增加特征的抽象程度。自底向上路径是一个反卷积网络，用于将低层级的特征图上采样到与高层级特征图相同的尺寸。需要注意的是，上述代码中的自顶向下路径和自底向上路径仅为示例，实际的网络结构可能会更加复杂。通过引入渐进特征金字塔网络(AFPN)结构，YOLOv算法可以更好地捕捉不同尺度目标的特征信息，从而提高目标检测的性能和准确性。
yolov5增加AFPN-全新特征融合模块AFPN，效果完胜PAFPN
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论文中提到使用AFPN的效果要比PAN的好，暂时还没有验证，先肝代码。可以看最上面的图，参数确实是少了。先上配置文件yolov5s-AFPN.yaml。在models/common.py增加。
YOLOV5增加AFPN
Cgyaobiye的博客
01-05 1512
位置在如图，def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3)下。2.yolov5s.yaml改为。1.common.py加入。3.yolo.py 加入。总体来说和BiFPNl类似。
特征融合篇 | YOLOv8 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构 | 《2023年6月28日最新发表》
YOLOv8项目贡献者
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2023🏅 YOLOv8 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构
YOLOv8引入渐进特征金字塔网络AFPN结构
一直在水些技术小文
11-08 1509
YOLOv8的引入渐进特征金字塔网络（AFPN）结构是计算机视觉领域的一项重要创新，它在物体检测任务中取得了出色的性能。通过逐渐融合不同尺度的特征，AFPN提高了物体检测的多尺度性能，从而在实际应用中取得了显著的优势。YOLO算法的主要目标是将图像中的物体检测出来，同时给出物体的位置和类别。渐进特征金字塔网络（AFPN）是YOLOv8的一个重要组成部分，它的作用是改善物体检测的特征金字塔网络。接下来，我们将深入探讨YOLOv8中引入的渐进特征金字塔网络（AFPN）结构，以及它是如何提高物体检测性能的。
YOLOv5改进系列（18）——更换Neck之AFPN（全新渐进特征金字塔|超越PAFPN|实测涨点）
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YOLOv5改进系列之更换Neck全新渐进特征金字塔AFPN，超越PAFPN，实测涨点！
Yolov8优化：渐近特征金字塔网络（AFPN）| 助力小目标检测
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本文改进：YOLOv8引入渐近特征金字塔网络（AFPN），解决多尺度削弱了非相邻 Level 的融合效果，提升小目标检测精度
【YOLOv5/v7改进系列】替换特征融合网络为AFPN
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介绍了一种新的特征金字塔网络结构——渐近特征金字塔网络（Asymptotic Feature Pyramid Network, AFPN），旨在解决目标检测任务中多尺度特征提取的问题，特别是非相邻层级间特征信息的损失和退化。
YOLOv5/v7 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构 | 《2023年6月28日最新发表》
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AFPN:用于目标检测的渐近特征金字塔网络
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在目标检测任务中， 多尺度特征在编码具有尺度方差的 目标方面具有重要意义。多尺度特征提取的一种常见策略是采用经 典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。然而， 这些方法存在 特征信息丢失或退化的问题， 削弱了非相邻层次的融合效果。本文 提出了一种支持非相邻层次直接交互的渐近特征金字塔网络 (AFPN)。AFPN首先融合两个相邻的低级特征， 然后逐渐将高级特 征纳入融合过程。通过这种方式， 可以避免不相邻层次之间更大的 语义鸿沟。
【YOLO v5 v7 v8 v9小目标改进】AFPN 渐进式特征金字塔网络：解决多尺度特征融合中，信息在传递过程丢失
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RTDETR融合渐进型金字塔AFPN结构
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YoloV5|V7改进策略：全新特征融合模块AFPN，更换YoloV5|V7的Neck
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目标检测中的特征金字塔结构，包括FPN和PAFPN，这两种结构都可以应用于一阶段和二阶段方法中，以提高目标检测的性能。FPN是最常用的特征金字塔结构，用于解决尺度变化问题，而PAFPN则通过增加自下而上的路径来补偿平均精度的不足。本文提出了新型的特征金字塔网络（AFPN），旨在支持非相邻级别的直接交互，提高目标检测任务的性能。AFPN通过融合两个相邻的低级别特征，并以渐近方式将更高级别的特征纳入融合过程中，避免了非相邻级别之间的语义鸿沟。此外，还采用了自适应空间融合操作来缓解多目标信息冲突。
YOLOv5改进AsymptoticFPN：优化渐近特征金字塔网络，增强非相邻层的直接交互，提升YOLO系列计算机视觉的效率
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09-24 773
为了解决这个问题，本文提出了一种改进的AsymptoticFPN（AFPN）算法，该算法通过优化特征金字塔网络，增强了非相邻层之间的直接交互，提高了目标检测的效率和准确性。该改进的AFPN通过增强非相邻层之间的直接交互，提高了特征传递的效率和准确性。该算法通过增强非相邻层之间的直接交互，提高了特征传递的效率和准确性。改进的AFPN通过增强非相邻层之间的直接交互，有效地传递特征信息，从而提高了目标检测算法的性能。需要注意的是，以上代码仅展示了改进的AFPN算法的基本实现，并未包含完整的YOLOv5算法框架。
YOLOv5改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【小白轻松上手 | 论文必备】
kay_545
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YOLOv5改进，bifpn，双向特征金字塔，yolov8改进，yolo
FPN特征金字塔网络
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改进卷积神经网络目标检测，提取多尺度的特征信息进行融合，提高目标检测的精度 R-CNN系列是在得到的最后一层特征图上进行特征提取，从而进行目标识别的，顶层特征在不断地卷积池化过程中可能忽略了小物体的一些信息只根据顶层特征进行目标识别，不能完整地反映小目标物体的信息。如果可以结合多层级的特征，就可以大大提高多尺度检测的准确性。 FPN可以广泛地应用在针对小目标物体的检测上主要使用人工提取不同尺度的图片的特征 传统的提取多层级特征的方法，多分辨率来解释图像 利用卷积神经网络在图片金字塔（a左）上进行特征提取
YOLO系列笔记（十七）—— YOLOv5各层详细介绍（附python代码）：Focus，Conv，C3，SPPF，特征金字塔及多尺度训练
XISHI_TIANLAN的博客
05-20 3592
在目标检测任务中，模型的结构和各个模块的设计对检测性能有着至关重要的影响。本文将详细介绍YOLOv5中的一些关键模块和技术，包括Focus层、卷积层（Conv）、C3层、SPPF层、特征金字塔（Feature Pyramid）以及多尺度训练（Multi-scale Training）。这些模块和技术共同构成了YOLOv5强大的目标检测能力。！Focus层的核心思想是将输入图像的空间信息（即宽度和高度）重新排列成更多的通道信息。
YOLOv5改进系列：替换Neck为AFPN
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09-20 973
AFPN能够自适应地融合不同尺度的特征图，提供丰富的上下文信息，从而改善目标检测的准确性。请注意，以上代码示例是简化的，并且可能需要根据具体的实际情况进行适当的修改和调整。它通过自适应地融合不同尺度的特征图，提供了丰富的上下文信息，有助于提高目标检测的精度。在上面的代码中，我们将AFPN作为YOLOv5的Neck结构，并将其插入到主干网络和头部结构之间。通过这样的修改，我们可以使用AFPN提供的多尺度特征来改善目标检测的性能。接下来，我们修改YOLOv5的主干网络，将原有的Neck结构替换为AFPN。
yolov8所用的融合网络结构
最新发布
03-21
### YOLOv8 Fusion Network Architecture YOLOv8 使用了一种先进的融合网络架构来提升模型的性能和效率。这种架构的核心在于如何有效地利用不同层次的特征图，从而增强模型的目标检测能力。 #### 渐进特征金字塔网络 (Asymptotic Feature Pyramid Network, AFPN) YOLOv8 中引入了渐进特征金字塔网络的概念[^1]。该网络的主要目的是通过自底向上的方式逐步聚合低分辨率到高分辨率的信息。具体来说： - **多尺度特征提取**：AFPN 提取来自骨干网络的不同层次特征，并将其组合成一个多尺度表示形式。 - **跨层连接**：为了更好地捕捉上下文信息，AFPN 利用了跳跃连接机制，使得浅层特征能够与深层特征相融合。 - **渐进式融合**：相比于传统的FPN（Feature Pyramid Network），AFPN 更加注重特征之间的渐进关系，允许更灵活地调整各层权重。 这些特性共同作用下，显著提高了小物体检测精度以及整体定位准确性。 #### 轻量化设计 除了AFP之外,YOLOv8还借鉴了一些轻量化的技术手段以适应实际应用场景需求: - MobileNetV1作为基础框架之一被提及过多次[^2], 它采用深度可分离卷积替代标准二维卷积操作, 大幅降低了计算复杂度. 另外值得注意的是MobileViT v1也被融入到了YOLOv8当中[^3]. 这款新型混合型视觉转换器不仅继承了经典CNN良好的局部感受野属性同时也具备Transformer强大的全局依赖建模优势. 因此最终版本中的fusion network architecture实际上是综合考虑了上述两种思路之后得出的最佳实践方案即兼顾速度又不失精准度. ```python import torch.nn as nn class AFPM(nn.Module): def __init__(self, in_channels_list, out_channel=256): super(AFPM, self).__init__() # Define layers here based on the description above def forward(self, features): pass # Implement feature fusion logic def build_fusion_network(): return AFPM([512, 1024, 2048]) # Example input channels from backbone ``` 以上代码片段展示了构建一个简单的渐进特征金字塔模块的方法。当然真实世界应用里还需要更多细节调优才能达到理想效果。 ---
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