2024年3月7日 · fpn和pan的主要区别在于特征融合方式不同，而且pan比fpn多了一条自底向上的路径。 FPN采用 级联 加和 的方式进行特征融合，会在融合过程中丢失一部分细节信息，因此对 …

2022年12月20日 · 本文介绍了FPN（Feature Pyramid Network）和PAN（Path Aggregation Network）在目标检测中的作用。 FPN通过高层语义特征传递增强多尺度表达，而PAN则将底 …

2023年6月2日 · PAN（Path Aggregation Network），Shu Liu等在2018年《Path Aggregation Network for Instance Segmentation》中提出，它扩展了FPN的思想并改进了特征融合的方法。 …

2022年8月24日 · 一句话概括，PAN就是在FPN后面加了一层自下向上的连接。 相较于其他特征融合网络，BiFPN的不同之处在于：首先，删除那些只有一个输入边的节点。 我们的直觉很简 …

2024年12月19日 · FPN是一种自顶向下的架构，它通过构建一个特征金字塔来强化语义信息， 主要用于解决目标检测中的多尺度问题。 FPN通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有 模 …

2022年1月23日 · FPN（Feature Pyramid Network）层自顶向下传达强语义特征，而PAN（Pyramid Attention Network）则自底向上传达强定位特征，两两联手，从不同的主干层对 …

2024年3月19日 · FPN通过构建特征金字塔，实现多尺度目标的有效检测；而PAN则通过上下采样和横向连接，增强特征金字塔的语义和定位信息。 本文将深入解析FPN+PAN结构的工作原理 …

2023年11月27日 · pan的主要思路是通过聚合来自不同层级的特征图，使得每个特征图中的信息都可以被充分利用，从而提高检测精度。与 fpn 类似，pan也是一种金字塔式的特征提取网络， …

2024年8月29日 · FPN是一种自顶向下的特征金字塔结构，旨在解决传统卷积 神经网络 （CNN）在多层特征融合上的不足。 在传统CNN中，随着网络层数的加深，特征图的语义信 …

2024年3月19日 · fpn+pan结构和spp结构是深度学习中用于目标检测的两个重要技术。 FPN+PAN结构通过自上而下的特征金字塔传递语义信息，并通过自下而上的路径传递定位信 …