FPN与PAN:目标检测中的颈部结构解析与Torch实现
2024.03.19 13:00浏览量:13简介:本文介绍了目标检测中的两种重要颈部结构:FPN(Feature Pyramid Network)与PAN。FPN通过融合不同层级的特征来增强特征表达,而PAN进一步通过自底向上的路径增强特征融合。文章还将提供使用PyTorch实现的示例代码。
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引言
在目标检测任务中,特征提取是关键的一步。为了充分利用不同层级的特征信息,研究者们提出了多种颈部(Neck)结构,其中最具代表性的就是Feature Pyramid Network(FPN)和Path Aggregation Network(PAN)。这些结构在诸如Faster R-CNN、YOLOv3等现代目标检测算法中发挥着重要作用。
FPN:Feature Pyramid Network
FPN通过构建一个自顶向下的路径和一个横向连接,将高分辨率的低层级特征与高层级的语义特征进行融合。这样做的好处是可以让模型在不同尺度的目标上都具有较强的检测能力。
自顶向下的路径:通过上采样高层特征图,使其与低层特征图具有相同的空间尺寸,然后进行元素级别的相加操作,实现特征的融合。
横向连接:将自顶向下的路径得到的特征图与对应层级的底层特征图进行横向连接,以保留更多的空间信息。
PAN:Path Aggregation Network
PAN是在FPN的基础上进行了改进,通过增加了一个自底向上的路径,使得特征融合更加充分。这样,高层特征图不仅可以获得底层特征的空间信息,还可以获得来自更低层级的特征信息。
自底向上的路径:通过下采样低层特征图,使其与高层特征图具有相同的空间尺寸,然后进行特征融合。
特征聚合:在自顶向下和自底向上的路径中,通过多次特征融合,使得不同层级的特征得以充分利用。
Torch实现
下面是一个简化的FPN和PAN的PyTorch实现示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class FPN(nn.Module):
def init(self, C3size, C4size, C5_size, feature_size=256):
super(FPN, self).__init()
self.P5_1 = nn.Conv2d(C5_size, feature_size, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.P5_upsampled = nn.Upsample(scale_factor=2, mode=’nearest’)
self.P4_1 = nn.Conv2d(C4_size, feature_size, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.P4_2 = nn.Conv2d(feature_size, feature_size, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.P3_1 = nn.Conv2d(C3_size, feature_size, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.P3_2 = nn.Conv2d(feature_size, feature_size, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.P3_3 = nn.Conv2d(feature_size, feature_size, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.P6 = nn.Conv2d(C5_size, feature_size, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
def forward(self, inputs):
C3, C4, C5 = inputs
P5_x = self.P5_1(C5)
P5_upsampled_x = self.P5_upsampled(P5_x)
P4_x = self.P4_1(C4)
P4_x = P5_upsampled_x + P4_x
P4_x = self.P4_2(P4_x)
P3_x = self.P3_1(C3)
P3_x = P4_x + P3_x
P3_x = self.P3_2(P3_x)
P3_x = self.P3_3(P3_x)
P6_x = self.P6(C5)
return [P3_x, P4_x, P5_x, P6_x]
class PAN(nn.Module):
def init(self, C3_size,

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