特征融合方式

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特征融合方式

五种方式介绍

最近刚刚接触了FPN， 学习了解的过程中，知道了特征融合的几种方式，故总结一下；
在这里插入图片描述
(a) Featurized image pyramid（图像金字塔），输出为不同尺度的特征，这种方式需要将同一张图片的不同尺寸分别输入网络，分别计算对应的 feature map 并预测结果，这种方式虽然可以提升预测精度但计算资源消耗太大，又增加了时间成本。

(b) Single feature map，分类任务常用的网络结构，深层特征包含了丰富的语义信息适用于分类任务，由于分类任务对目标的位置信息并不敏感所以富含位置信息的浅层特征没用被再次使用，而这种结构也导致了分类网络对小目标的检测精度并不高，Fast RCNN，Faster RCNN是采用的这种方式。

© Pyramid feature hierarchy，SSD 的多尺度特征应用方式，从网络不同层抽取不同尺度的特征做预测，这种方式不会增加额外的计算量。

(d) Feature Pyramid Network，顶层特征通过上采样和低层特征做融合，而且每层都是独立预测的。

(e) U-net 所采用的结构，与 (d) 的整体结构类似，但只在最后一层进行预测。

FPN介绍

在这里插入图片描述

  1. Bottom-Up, 可以采用resNet
  2. Top layers, 对C5进行1x1的卷积，目的是保证金字塔的每一层都是固定的chennels
  3. Top-Down, 对C5上采用倍数为2， 且使用earest插值，然后与相应的自底向上映射（经过1
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YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。YOLO算法具有实时性和高准确率的特点，快速地在图像中预测出目标的位置和类别。自YOLO算法提出以来，YOLO系列经历了多个版本的迭代和改进。每个版本都在原有算法的基础上提出了新的设计思路和技术方法。YOLO v2在YOLO v1的基础上引入了Anchor boxes和Darknet-19网络结构，并在准确率和速度上有所提升。
什么是特征融合？【CV篇】
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—特征融合（Feature Fusion）是计算机视觉（CV）中的一种关键技术，旨在将来自不同层次，不同来源或不同模态的特征信息进行有效结合，从而提升模型对复杂视觉任务的性能（如分类、检测、分割等）。其核心思想是通过互补性特征增强模型的表征能力，解决单一特征信息的局限性。——特征融合通过整合多源、多层次的视觉信息，显著提升了模型在复杂任务中的性能。设计融合策略时需权衡计算效率信息互补性和任务需求，未来结合注意力机制与自适应学习的方法将是重要趋势。
即插即用特征融合模块，即用即涨点！
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特征融合（Feature Fusion）是深度学习中的一种重要技术，它可以帮助模型更好地理解数据的内在结构和规律，提高模型的性能和泛化能力。另外，特征融合还可以提高模型的分类准确率，减少过拟合风险，帮助我们更好地利用数据集。目前已有的特征融合方法已经取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题。为了进一步探索新的特征融合方法，以更好地解决上述问题，研究者们提出了许多优秀的魔改方法。
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特征融合方法
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效果：​ 优点：计算简单，适合增强同源特征（如残差连接），能缓解梯度消失。​ 缺点：要求输入特征严格对齐，若语义差差异大可能导致信息混叠。注意事项：​ 输入特征的尺度和均值需相近(可通过BN层标准化)；适用于特征图通道数相同的场景语义分割中的表现：​ 异源特征（语义差异大）：相加导致信息混叠，在UNet的跳跃连接中直接相加可能导致细节模糊，通常不如拼接效果好。​ 同源特征（语义相似）：相加增加信号，两个分支的特征直接相加，增强信息。
特征融合的分类和方法
橙子的博客
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1、特征融合的定义 特征融合方法是模式识别领域的一种重要的方法，计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题，仍然存在很多的挑战，特征融合方法能够综合利用多种图像特征，实现多特征的优势互补，获得更加鲁棒和准确性的识别结果。 2、特征融合的分类 按照融合和预测的先后顺序，分类为早融合和晚融合（Early fusion and Late fusion） 早融合（Early fusion）：就是在特征上进行融合，进行不同特征的连接，输入到一个模型中进行训练。（先融合多层的特征，然后在融合后的特征
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未来可以探索更多类型的轻量级主干网络,如 MobileNetV3、EfficientNet 等,并尝试将它们与 SwinTransformer 或其他高性能网络进行融合,进一步提升 YOLOv8 在移动端的性能和部署效果。通过将不同类型的轻量级主干网络组合,可以充分利用各自的优势,提升模型的特征提取能力和推理效率。YOLOv8 采用多主干特征融合的方式,可以有效提升目标检测的性能。多主干特征融合技术可以显著提升 YOLOv8 在资源受限设备上的目标检测性能,为智能设备的应用场景提供了更多可能性。
一些特征融合技巧
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特征融合
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YOLO系算法的思想都是，首先通过特征提取网络对输入图像提取特征，得到一定大小的特征图（比如13*13），然后将输入图像划分网格成13*13个单元格，接着如果Ground Truth中某个目标的中心坐标落在哪个单元格中，那么就由该单元格来预测该目标，每个单元格都会预测固定数量的边界框（v1中是2个，v2中是5个，v3中是3个），这几个边界框中只有和Ground Truth的IOU最大的边界框才会被选定用来预测该目标。（先融合多层的特征，然后在融合后的特征上训练预测器，只有在完全融合之后，才进行检测。
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