目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于多级特征融合的小目标深度检测网络
目录
知识储备
基于多级特征融合的小目标深度检测网络实现
一、环境配置
二、核心代码实现
1. 多级特征融合模块（models/fpn.py ）
2. 主干网络（models/backbone.py ）
3. 检测头（models/detector.py ）
三、完整网络架构（models/net.py ）
四、训练代码（train.py ）
五、关键优化说明
六、实验效果与调参建议
七、快速测试（demo.py ）
前言
国内外发展及现状
2相关工作
2.1主干网络
2.1.1 通用主干网络
2.1.2 专用主干网络
2.2注意力机制
2.3CNN 可视化技术
3网络层次特征图的可视化分析
3.1分析方法
3.1.2 热力图可视化方法
3.2主流算法对比分析
3.2.1 层次特征分析
3.2.2 通用网络特征融合策略分析
3.2.3 DenseNet 特征融合效率分析
4基于浅层特征融合的小目标检测网络
4.1问题描述
4.2多路密集连接层
4.3优化密集连接模块
4.3.1 分离式卷积优化
4.3.2 浅层特征融合效率优化
本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于多级特征融合的小目标深度检测网络（续）