高级版YOLOv Tiny系列：引入BiFPN结构的特征融合网络，提升特征融合效果，有效提升计算机视觉性能

近年来，计算机视觉领域取得了令人瞩目的进展，其中物体检测是一个重要的任务。YOLOv Tiny系列是一系列轻量级的物体检测模型，以其高效的运行速度和相对较低的计算资源消耗而受到广泛关注。然而，原始的YOLOv Tiny模型在特征融合方面存在一些限制，这导致了其在复杂场景下的性能下降。为了解决这个问题，我们提出了一种改进的YOLOv Tiny模型，引入了BiFPN结构用于特征融合，从而提高了模型的性能。

BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种基于特征金字塔网络的特征融合方法。它通过在不同层级之间进行自底向上和自顶向下的特征传播，实现了多层次的特征融合。在我们的改进模型中，我们将BiFPN结构应用于YOLOv Tiny的特征提取网络中，以加强特征融合的效果。

下面是我们改进的YOLOv Tiny模型的源代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch