yolov8中的fpn与PAN的网络结构
时间: 2025-01-17 09:20:59 浏览: 260
### YOLOv8 中 FPN 和 PAN 的网络结构详解
#### 特征金字塔网络 (FPN)
特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)是一种用于多尺度目标检测的有效方法。在YOLOv8中,FPN的设计继承并优化了前几代YOLO系列的优点[^1]。
FPN通过自顶向下的路径增强低层特征图的空间分辨率,同时保留高层语义信息。具体而言,在YOLOv8中的FPN模块会从最深层的特征图开始,逐步上采样并与浅层特征图进行逐元素相加或拼接操作。这种机制使得不同层次上的特征能够更好地融合在一起,提高了模型对于小物体检测的能力[^2]。
```python
def build_fpn(features):
p5_upsampled = upsample_and_concatenate(p5, p4) # 上采样P5并与P4连接
p4_out = conv_block(concat([p5_upsampled, p4]), filters=...) # 卷积处理
p4_upsampled = upsample_and_concatenate(p4_out, p3)
p3_out = conv_block(concat([p4_upsampled, p3]), filters=...)
return [p3_out, p4_out, p5]
```
#### 路径聚合网络 (PAN)
路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)进一步增强了跨尺度的信息传递效率。相比于传统的FPN架构,PAN不仅包含了自底向上和自顶向下两条通路,还引入了一个额外的横向连接来促进更有效的特征传播。
在YOLOv8里,PAN部分会在原有FPN的基础上增加一层反向的下采样过程,即先经过一次FPN得到初步强化后的多级特征表示之后,再利用这些高级别的特征去补充较低级别的细节信息。这样的双向流动模式可以显著提升整个系统的表达能力和泛化性能。
```python
def build_pan(fpn_outputs):
pan_p3_to_p4 = downsample_and_concatenate(fpn_outputs[0], fpn_outputs[1])
enhanced_p4 = conv_block(pan_p3_to_p4, filters=...)
pan_p4_to_p5 = downsample_and_concatenate(enhanced_p4, fpn_outputs[2])
final_output = conv_block(pan_p4_to_p5, filters=...)
return [final_output, enhanced_p4, fpn_outputs[0]]
```
综上所述,虽然YOLOv8仍然沿用了经典的FPN+PAN框架作为颈部组件的基础构建单元,但在具体的实现方式和技术细节方面做了不少针对性调整与改进,旨在获得更好的计算资源利用率以及更高的检测精度。
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