news 2026/5/16 4:24:05

【RT-DETR实战】034、路径聚合网络(PANet)与BiFPN改进:从特征金字塔的混乱到清晰

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张小明

前端开发工程师

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【RT-DETR实战】034、路径聚合网络(PANet)与BiFPN改进:从特征金字塔的混乱到清晰

调试现场:多尺度目标检测的尴尬

上周调试RT-DETR时遇到个头疼问题:小目标检测时灵时不灵。同一张图里,远处的行人框得挺准,近处的车辆反而漏检。

特征图可视化一看,高层特征细节丢得厉害,底层特征又太“嘈杂”。这不就是典型的多尺度特征融合问题么?PANet和BiFPN就是为解决这个而生的。

PANet:让特征流动起来

原始FPN(特征金字塔)是单向的,高层特征往下传,但底层特征的信息上不去。PANet加了条自底向上的路径,让底层细节也能往上走。相当于给特征修了条“双向车道”。

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