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则将底层定位信息传递到高层，提升定位能力。

2016年12月9日 · A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications.

2024年3月7日 · FPN和PAN都是用于解决在目标检测中特征金字塔网络 (FPN)在多尺度检测任务上的不足的方法。 下面分别详细介绍一下它们的原理和区别。 FPN全称Feature Pyramid Network，是由FAIR在2017年提出的一种处理多尺度问题的方法。 FPN的主要思路是通过构建金字塔式的特征图来提取不同尺度下的目标特征，进而提高检测精度。 FPN的构建方式是从高分 …

2023年6月2日 · PAN的主要目标是解决FPN在特征融合过程中可能存在的信息丢失和不完整的问题，主要是通过 融合高低层特征提升目标检测的效果，尤其可以提高小尺寸目标的检测效果。 2.2. PAN框架介绍 如上图所示，为PAN的网络架构。 包括以下部分：

2020年7月3日 · The FPN, which is used in YOLOv3, uses a top-down path to extract and combine semantically rich features with the precise localization information.

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。 我们的直觉很简单：如果一个节点只有一个输入边而没有特征融合，那么它将对旨在融合不同特征的特征网络的贡献较小。 这导致了一个简化的双向网络；其次，如果它们处于同一级别，我们从原始输入到输出节 …

2024年12月19日 · 在深度学习的领域里， 特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，简称FPN） 和 路径聚合网络（Path Aggregation Network，简称PAN） 是两个引人注目的架构。 它们都被设计用来增强深度 神经网络 对多尺度目标的检测能力。 尽管它们的目标相同，但实现方式却各有特色。 下面，我们将详细探讨这两种网络的工作原理和区别。 FPN是一种自顶向下的架 …

2024年1月8日 · FPN+PAN结构是一种用于目标检测和图像识别任务的深度学习模型，通过结合FPN和PAN两种特征金字塔结构，实现了更准确和高效的目标检测。 本文将详细介绍FPN+PAN结构的工作原理、实现方法以及应用场景。

2024年3月19日 · FPN+PAN结构在目标检测领域具有广泛应用。 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、应用场景以及实现方法，帮助读者更好地理解这一技 …

其中，特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）及其与路径聚合网络（Path Aggregation Network, PAN）的结合（FPN+PAN）结构，因其强大的多尺度特征融合能力而备受瞩目。 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，特征图的语义信息逐渐增强，但空间 …