yolov8中的pan+fpn结构图

是一种用于目标检测的特征金字塔网络结构，它是在YOLOv3基础进行改进的。PAN-FPN的全称是Path Aggregation Network with Feature Pyramid Network，它主要解决了YOLOv3在处理不同尺度目标时的问题。 PAN-FPN在网络中引入了FPN结构，FPN是一种自底向上和自顶向下的特征金字塔网络。自底向上是指从网络底部提取的高分辨率特征图，自顶向下则是通过上采样和融合操作得到更粗糙但语义信息更丰富的低分辨率特征图。这样一来，PAN-FPN能够同时利用底层和顶层特征来检测不同尺度的目标。 PAN-FPN还引入了Path Aggregation Network (PAN)模块，用于增强特征融合过程。PAN模块通过自适应池化操作将不同尺度的特征图对齐，并通过卷积操作将融合后的特征图进行增强。这样一来，PAN-FPN能够更好地处理多尺度目标，提升了检测性能。 总结来说，PAN-FPN是一种结合了FPN和PAN模块的特征金字塔网络，通过多层特征融合和增强，提高了YOLOv8在检测不同尺度目标时的效果。

### YOLOv8 中的 SFPN 和 PAN 架构分析 YOLOv8 是一种先进的实时目标检测框架，继承并优化了前代模型的核心设计理念。SFPN（Scale Sequence Feature-Based Pyramid Network）和 PAN（Path Aggregation Network）是该模型中的重要组成部分，用于特征提取和融合。 #### 1. **SFPN 的功能与设计** SFPN 是基于传统 FPN（Feature Pyramid Network）的一种改进版本，在多尺度特征金字塔的基础上进一步增强了跨尺度的信息交互能力[^1]。它通过构建更复杂的特征序列来提升小物体检测性能。具体来说： - SFPN 使用多个卷积层逐步处理来自骨干网络的不同层次特征图。 - 它采用自顶向下的路径传递高分辨率信息到低分辨率特征图中，同时保留丰富的语义信息。 以下是实现 SFPN 的伪代码片段： ```python def build_sfpn(features, num_levels=3): lateral_convs = [] fpn_features = [] # Lateral connections to adjust feature dimensions for i in range(num_levels): conv = ConvLayer(in_channels=features[i].shape[1], out_channels=256, kernel_size=1) lateral_convs.append(conv) # Top-down pathway with upsampling and fusion for i in reversed(range(num_levels)): if i != num_levels - 1: upsampled_feature = nn.Upsample(scale_factor=2)(fpn_features[-1]) features[i] += upsampled_feature fpn_features.insert(0, lateral_convs[i](features[i])) return fpn_features ``` --- #### 2. **PAN 的作用与特点** PAN 主要负责加强特征传播效率以及减少梯度消失问题。相比于传统的单一方向特征聚合机制，PAN 提供了一个双向流结构——既支持从高层级向下传输强语义信息，又能够反向补充底层的空间细节[^2]。 改良版 PAN 在原基础上做了如下调整： - 将原有的加法操作替换成拼接（concatenation），使得不同层级之间的差异更加明显； - 增设额外的卷积模块以平滑最终输出结果； 下面是简化版 PAN 实现的一个例子： ```python import torch.nn as nn class ImprovedPAN(nn.Module): def __init__(self, channels=[256, 512, 1024]): super().__init__() self.up_path = nn.ModuleList([ nn.ConvTranspose2d(channels[i+1], channels[i], kernel_size=2, stride=2) for i in range(len(channels)-1)]) self.down_path = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(channels[i], channels[i+1], kernel_size=3, padding=1, stride=2) for i in range(len(channels)-1)]) def forward(self, inputs): top_down = list(inputs[::-1]) # Reverse input order bottom_up = [] # Build top-down path for idx, layer in enumerate(self.up_path): prev_feat = top_down[idx] next_feat = layer(prev_feat) fused = torch.cat([next_feat, top_down[idx+1]], dim=1) top_down[idx+1] = fused # Add bottom-up flow current = top_down[-1] for idx, layer in enumerate(self.down_path): down_sampled = layer(current) concatenated = torch.cat([down_sampled, top_down[len(top_down)-idx-2]], dim=1) current = concatenated bottom_up.append(concatenated) return bottom_up[::-1] pan_module = ImprovedPAN() print(pan_module) ``` --- #### 3. **YOLOv8 整体架构概述** 在 YOLOv8 中，SFPN 负责生成高质量的多层次特征表示，而 PAN 则专注于这些特征的有效集成与再利用。两者共同协作提升了整个系统的鲁棒性和准确性。此外，得益于诸如 Mosaic 数据增强策略、CmBN 层等辅助组件的支持，即使是在资源受限环境下也能保持高效运行状态。 ---