인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
박성현님, YOLOv4의 BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)에서는 여러 스케일의 특성 지도를 효율적으로 합치기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 기본적으로 BiFPN은 요소 별(element-wise) 연산을 사용하여 여러 해상도의 특성 지도를 통합합니다. 이를 위해 입력 이미지를 다른 스케일로 조절(resize)하거나 인터폴레이션(interpolation)을 사용할 수 있습니다. 그 후 서로 다른 해상도의 특성 지도를 합칠 때는 서로 다른 scale의 특성 맵을 같은 차원으로 업사이징 또는 다운사이징하여 결합하며, 이때 Additive(덧셈), Concatenation(연결), 또는 기타 복잡한 방법을 사용할 수 있습니다. BiFPN 내에서는 합성곱 신경망(convolutional network)을 사용하여 정보를 통합하고, 이러한 통합 과정을 통해 multi-scale 특성들이 서로 정보를 교환할 수 있도록 조정합니다.

YOLOv4에 대한 자세한 내용은 원래 논문이나 관련 전문 강의 자료를 참조하시는 것이 도움이 됩니다.

안녕하세요!

MiWRC 수식과 같이 더하는 것입니다!