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BiFPN

語義信息

單stage物體檢測(cè)算法

雙stage

skip connection,low-level feature,high level-feature,top-dowm path?

backbone通常分為幾個(gè)stage

efficiendet

完整代碼鏈接+UI界面

????????BiFPN是雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的縮寫，是計(jì)算機(jī)視覺中用于目標(biāo)檢測(cè)和分割任務(wù)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
????????傳統(tǒng)的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)在提取不同尺度的特征時(shí)存在信息丟失和幾余的問題，BiFPN則通過引入雙向流動(dòng)的特征信息，有效地解決了這些問題。具體而言，BiFPN通過逐層融合上下采樣的特征圖，同時(shí)引入橫向連接和縱向連接，從而使得不同尺度的特征能夠更好地融合和利用。
BiFPN的引入在目標(biāo)檢測(cè)和分割任務(wù)中取得了很好的效果，尤其是在處理尺度變化和遮擋等復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)具有很強(qiáng)的魯棒性。

語義信息

圖像特征越抽象，語義信息越高級(jí)。

????????高語義信息通常指的是對(duì)于圖像、視頻或自然語言等數(shù)據(jù)中最重要、最有意義的語義信息的提取和利用。這些信息可能包括對(duì)象類別、物體實(shí)例、場(chǎng)景語義、情感傾向等方面的信息，這些信息可以對(duì)于對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理中的各種任務(wù)有重要的幫助，如目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、實(shí)例分割、自動(dòng)問答、機(jī)器翻譯、情感分析等。
相比于一般的語義信息，高語義信息更加重要和有用，因?yàn)樗鼈兪窃谒姓Z義信息中最具有區(qū)分性和代表性的，能夠更好地表示輸入數(shù)據(jù)的含義和上下文。因此，在圖像處理和自然語言處理中，提取高語義信息一直是一個(gè)重要的研究方向，涉及到許多領(lǐng)域，如深度學(xué)習(xí)、特征提取、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)等。????????

單stage物體檢測(cè)算法

????????單階段 (single-stage) 物體檢測(cè)算法中，"stage" 通常指的是檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)或模型的組成部分。與雙階段 (two-stage) 物體檢測(cè)算法相比，單階段物體檢測(cè)算法只有一個(gè)階段，即直接從輸入圖像中提取特征并輸出檢測(cè)結(jié)果，不需要顯式地進(jìn)行候選區(qū)域提取(RegionProposal) 和目標(biāo)分類兩個(gè)階段的分步操作。
????????在單階段物體檢測(cè)算法中，一般采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Network,CNN)作為主干網(wǎng)絡(luò)，通過一系列卷積和池化等操作來提取特征，然后通過一些附加的卷積和全連接層等操作，來輸出目標(biāo)的類別和位置信息。常見的單階段物體檢測(cè)算法包括 YOLO(You Only Look Once) 、SSD (Single Shot MultiBox Detector) 和 RetinaNet 等.
相對(duì)于雙階段物體檢測(cè)算法，單階段物體檢測(cè)算法具有計(jì)算效率高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，因此在實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。

雙stage

????????雙階段 (two-stage) 物體檢測(cè)算法相對(duì)于單階段物體檢測(cè)算法，分為兩個(gè)階段來進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。

1：第一階段是候選區(qū)域提取 (Region Proposal) ，即通過一些手段，例如 SelectiveSearch 或 RPN (Region Proposal Network) ，生成一系列候選框 (regionproposals)。

2：第二階段是目標(biāo)分類和位置回歸，即對(duì)每個(gè)候選框進(jìn)行目標(biāo)分類和位置回歸得到最終的檢測(cè)結(jié)果。
????????在第一階段中，常用的候選區(qū)域提取方法包括 Selective Search、EdgeBoxes 和 RPN 等其中 RPN 是一種基于深度學(xué)習(xí)的方法，可以直接在卷積特征圖上生成候選框。在第二階段中，常用的目標(biāo)分類和位置回歸方法包括 Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN

????????與單階段物體檢測(cè)算法相比，雙階段物體檢測(cè)算法的精度通常更高，因?yàn)樗鼘?duì)目標(biāo)的位置和大小更加準(zhǔn)確地進(jìn)行了估計(jì)。但是由于需要進(jìn)行兩個(gè)階段的操作，雙階段物體檢測(cè)算法通常需要更多的計(jì)算資源和時(shí)間，因此在實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景中，可能不太適用。

skip connection,low-level feature,high level-feature,top-dowm path?

1. Skip connection: 指跨越了多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層次的直接連接。在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，由于信息在網(wǎng)絡(luò)中不斷被壓縮和抽象，導(dǎo)致了低級(jí)別的特征信息丟失，而skip connection可以通過繞過某些層，直接將原始信息傳遞到高層網(wǎng)絡(luò)中，從而保留了低層次的特征信息，提高了網(wǎng)絡(luò)的性能。
2：Low-level feature: 指圖像或視頻等輸入數(shù)據(jù)中低層次的特征信息。在圖像中，低層次特征包括像素值、顏色和邊緣等基礎(chǔ)信息，與高層次特征相比，它們更加基礎(chǔ)和原始，但同時(shí)也更加具有區(qū)分度和代表性，可以用于圖像的細(xì)節(jié)和局部信息的提取。
3：High-level feature: 指圖像或視頻等輸入數(shù)據(jù)中高層次的特征信息。在圖像中，高層次特征包括物體類別、場(chǎng)景語義等抽象的語義信息，與低層次特征相比，它們更加抽象和綜合，可以用于圖像的全局信息的提取和分類。
4：Top-down path: 指從高層次特征到低層次特征的傳遞路徑。在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，由于信息在網(wǎng)絡(luò)中不斷被壓縮和抽象，導(dǎo)致了低級(jí)別的特征信息丟失，因此需要一種機(jī)制來從高層次的特征向低層次的特征進(jìn)行傳遞，以便保留低層次的信息。這種傳遞路徑通常是通過上采樣和skip connection等方式實(shí)現(xiàn)的。

backbone通常分為幾個(gè)stage

????????在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，backbone通常是指特征提取網(wǎng)絡(luò)，例如常用的ResNet、VGG.
EfficientNet等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由多個(gè)卷積層組成，用于提取輸入圖像的特征。
以ResNet為例，它由多個(gè)殘差塊組成，每個(gè)殘差塊包含多個(gè)卷積層和一個(gè)跨層連接。通常網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中跨度較小的殘差塊 (例如ResNet50中的前幾個(gè)殘差塊) 提取的特征比較”淺”，即特征圖尺寸較大，用于檢測(cè)小物體;跨度較大的殘差塊 (例如ResNet50中的后幾個(gè)殘差塊)提取的特征比較”深”，即特征圖尺寸較小，用于檢測(cè)大物體。因此，將這些殘差塊分成多個(gè)階段 (即stage)，每個(gè)階段包含多個(gè)殘差塊，可以更好地平衡檢測(cè)不同大小物體的性能.（yolo系列是個(gè)很好例子）
????????具體來說，將backbone分為多個(gè)stage的原因是為了根據(jù)不同的物體大小和形狀，提取不同尺度和層次的特征，以更好地完成目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。每個(gè)stage定義為一個(gè)金字塔層級(jí)的一部分，因?yàn)槊總€(gè)stage中最深的層通常具有最強(qiáng)的特征，而所有層的輸出特征尺寸相同，以便進(jìn)行級(jí)聯(lián)或融合操作，最終得到具有不同尺度和層次的特征。

????????通常情況下，stage內(nèi)的layer不包括上采樣和下采樣，而是只包括卷積操作。skipconnection可能會(huì)用于連接不同層級(jí)之間的特征圖，但并不是每個(gè)layer都有skipconnection。上采樣和下采樣通常是在stage之間或者stage外部進(jìn)行的。

efficiendet

使用BIFPN實(shí)現(xiàn)efficiendet進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，速率略于v5，但準(zhǔn)確率高于v5

完整代碼鏈接+UI界面

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