YOLOv的Neck替换：使用BiFPN进行计算机视觉

最新推荐文章于 2024-09-19 23:20:30 发布
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文章标签： 计算机视觉 人工智能
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本文探讨了如何用BiFPN改进YOLOv目标检测算法，通过替换Neck模块增强特征表示能力，实现多尺度特征融合，从而提升模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目前，计算机视觉领域中的目标检测算法发展迅速。其中，YOLOv（You Only Look Once）是一种非常流行的实时目标检测算法。YOLOv的架构包括主干网络和几个模块，其中一个关键模块是Neck（颈部），它负责从主干网络提取的特征图中提取更高级别的语义信息。在本文中，我们将讨论如何使用BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）替换YOLOv的Neck，以提高目标检测性能。

BiFPN是一种用于多尺度特征融合的网络结构，它在FPN（Feature Pyramid Network）的基础上进行了改进，引入了双向路径来更好地利用低级和高级特征。BiFPN的核心思想是通过自适应的特征融合和上下文感知机制来增强特征表示能力。

下面是使用BiFPN替换YOLOv的Neck的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class
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YOLOv7 更换Neck之 BiFPN
YOLOv8项目贡献者
03-30 6111
YOLOv7添加BiFPN
使用BiFPN优化YOLOv7目标检测算法
带你成为别人眼中的大佬！
06-03 1499
它将FPN（Feature Pyramid Network）和BiFPN相结合，在保留高分辨率信息的同时，充分利用深层次的语义信息，从而提升模型的检测效果。目标检测算法是计算机视觉领域最核心的研究方向之一。在YOLOv7中，Neck是关键模块之一，决定了模型的性能表现。为了优化YOLOv7的性能，我们尝试使用BiFPN替换掉原来的Neck模块。以上就是我们基于BiFPN优化YOLOv7目标检测算法的相关代码。您可以通过在训练数据上进行测试，来验证我们所提出的模型的性能和效果。
YOLOv7添加BiFPN
u011669976的博客
05-27 4069
BiFPN 添加时，分为两种方式。第一种是按照通道数相加（Concat）；第二种是按照特征图相加（Add）第一步：在models/common.py文件中，添加 BiFPN 类。第二步：在models/yolo.py中添加以下代码。目的： 在YOLOv7中使用BiFPN。
YOLOv8改进--添加bifpn结构
jisuaijicainiao的博客
04-07 5581
BIFPN我只是简单了解了一下他的结构图还未做深如了解，在此就不介绍了。可以自己先去研究论文，我研究完再补充。3.其中v8的配置文件修改为;
YOLOv8 引领目标检测新潮流 | 深度学习中的 BiFPN 结构应用
一直在水些技术小文
11-08 350
首先，让我们来了解一下 YOLOv8。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，它以其高速和准确性而著称。YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它在性能和效率方面进行了显著的改进。高速实时检测：YOLOv8 能够在实时视频流中快速准确地检测目标。单一模型多任务处理：YOLOv8 支持多任务处理，包括目标检测、分类和分割等。可扩展性：YOLOv8 可以适应不同的目标检测任务，并且容易进行定制和扩展。
【YOLOv8改进[Neck]】使用BiFPN助力V8更优秀
静谧、淡雅
04-17 2603
使用BiFPN助力V8更优秀
优化YOLOv5模型的Neck之BiFPN计算机视觉
带你成为别人眼中的大佬！
06-01 907
而在YOLOv5模型的构建过程中，Neck是非常重要的一个环节，它可以将从Backbone中提取的特征图进行归一化、融合、筛选等处理，从而使模型更加稳定和准确。而在Neck中，BiFPN（Bilateral Feature Pyramid Network）是一种比较新颖和有效的设计方案，能够有效地保留特征信息的同时，减少网络参数和运算量，提高模型的效率和性能。其中，YOLOv5是一种非常优秀的目标检测算法，其结合了神经网络和计算机视觉的相关技术，可实现对各种目标的智能识别和追踪，并具有较高的准确度和速度。
YOLOv5改进系列（12）——更换Neck之BiFPN
路人贾的博客
06-30 8063
手把手教你改进YOLOv5系列之更换BiFPN，含两种方式，超级详细！
YOLOv8改进，YOLOv8 Neck结构引入BiFPN
最新发布
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
09-19 1158
不同的特征网络设计如下图所示：（a）FPN 引入了一种自上而下的路径，用于从 3 到 7 层（P3 - P7）融合多尺度特征；（b）PANet [26] 在 FPN 的基础上增加了一个自下而上的路径；（c）NAS-FPN [10] 使用神经架构搜索找到不规则的特征网络拓扑，然后反复应用相同的模块；（d）是 BiFPN，具有更好的准确性和效率权衡。论文地址代码地址本文在YOLOv8中 Neck结构引入BiFPN，代码已经整理好了，跟着文章复制粘贴，即可直接运行。
改进YOLOv8 | 特征融合优化 | YOLOv8引入BiFPN结构 | EfficientDet：高效可扩展目标检测
JjtlReact的博客
09-17 2748
在YOLOv8中，一项重要的改进是引入了BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）结构，以优化特征融合过程。在目标检测任务中，特征融合是一个关键步骤，它有助于提取不同尺度的特征信息并提高检测的性能。传统的特征金字塔结构通常采用自上而下或自下而上的方式进行特征融合，但这种方式容易导致信息丢失或者特征冗余。通过上述代码，我们成功地将BiFPN结构应用于YOLOv8模型，并完成了特征融合优化。在YOLOv8模型中，我们需要用BiFPN替换掉原先的特征融合部分。
特征融合篇 | YOLOv8 应用 BiFPN 结构 | 《 EfficientDet: 可扩展和高效的目标检测》
YOLOv8项目贡献者
05-12 9798
YOLO8 引入 BiFPN
特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为BiFPN
突然好想你
03-25 999
BiFPN是一种卷积神经网络结构，它结合了自注意力编码器和多头注意力解码器，同时使用两个特征金字塔（即低分辨率和更高分辨率）来捕获不同尺度的特征，这种网络结构在目标检测、人脸识别等任务中表现出色。本文就教大家如何在YOLOv8的Neck网络中添加BiFPN。🌈
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN
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将YOLOv5中的PANet层修改为EfficientDet-BiFPN，实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合，明显提升YOLOv5算法检测精度。
芒果改进YOLOv7系列：引入改进特征融合网络BiFPN结构，实现更有效的特征融合
IlgCrystal的博客
09-13 705
BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种双向特征金字塔网络，通过在不同层级的特征金字塔之间进行自底向上和自顶向下的信息流动，实现高效的特征融合。为了提高YOLOv7的性能，芒果团队引入了改进的特征融合网络BiFPN结构，以融合更多有效的特征。通过引入改进的特征融合网络BiFPN结构，该改进的YOLOv7算法能够更好地处理复杂场景，提高目标检测的性能。芒果改进YOLOv7系列：引入改进特征融合网络BiFPN结构，实现更有效的特征融合。
yolov5-7.0 添加BiFPN
heromps的博客
05-23 1万+
BiFPN是目标检测中神经网络架构设计的选择之一，为了优化目标检测性能而提出。主要用来进行多尺度特征融合，对神经网络性能进行优化。
芒果AI新品YOLOv7系列：BiFPN结构提升特征融合，计算机视觉更精准
带你成为别人眼中的大佬！
06-01 1490
BiFPN结构是一种新型的特征融合方法，它在FPN结构的基础上增加了一个bottom-up分支，能够从更低层次的特征图中提取更多有效的信息并加以融合。总之，BiFPN结构是一种新型的特征融合方法，能够提取更多有效信息，从而提升计算机视觉效果。以上代码实现了BiFPN结构的基本功能，通过输入不同分辨率的特征图，能够输出多级融合后的特征图，提取更丰富的特征信息。通过以上示例代码，可以看出BiFPN结构作为YOLOv7模型的一部分，能够有效提升目标检测结果的精准度。
YOLOv8改进 | Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）
Snu77的博客
12-14 1万+
本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv8模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果(需要注意的是BiFPN正常是需要五个检测头的，但是YOLOv8只有三个检测头，所以我对其yaml文件进行了一定设计，从而支持三个头的检测，后面我也会出四个头的BiFPN，然后配合我前面的AFPN_Detect检测头来融合)。
芒果YOLOv7改进26：Neck篇：首发改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
11-20 1万+
芒果改进YOLOv7系列：首发改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征
YOLOv5的neck使用BiFPN的公式推导
05-20
YOv5使用的neck是BiFPN（Bi-Directional Feature Pyramid Network），它是一种结合了特征金字塔和双向特征传播的神经网络结构。BiFPN主要由以下几个步骤组成： 1. 首先，输入特征图被分为多个层级，每个层级包含不同大小和分辨率的特征图。 2. 接下来，根据特征图的尺度大小和分辨率，计算每个特征图的权重，以便后续的特征融合。 3. 对于每个尺度的特征图，进行上采样和下采样操作，以使它们具有相同的分辨率。在这个过程中，双向特征传播的思想被应用，即从高分辨率的特征图向低分辨率的特征图传播，同时也从低分辨率的特征图向高分辨率的特征图传播。 4. 对于每个尺度的特征图，进行特征融合操作。这里使用的是类似于特征金字塔网络中的特征融合方式，即对于每个尺度的特征图，将其与相邻的两个尺度的特征图进行融合。 5. 最后，通过一个简单的卷积层将所有尺度的特征图融合在一起，得到最终的特征表示。 下面是BiFPN的公式推导： 假设我们有一组特征图 $\{P_3, P_4, P_5, P_6, P_7\}$，其中 $P_3$ 表示分辨率最低的特征图，$P_7$ 表示分辨率最高的特征图。为了方便计算，先将这些特征图都进行上采样操作，使得它们具有相同的分辨率 $H \times W$。然后对于每个尺度的特征图，计算其权重 $w_i$，以便后续的特征融合。具体地，权重的计算方式如下： $$w_i = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^{N}\frac{P_{i,j}}{\sum_{k=1}^{N}P_{k,j}}, i=3,\ldots,7$$ 其中，$P_{i,j}$ 表示第 $i$ 个尺度上的第 $j$ 个像素点的值，$N$ 是特征图的通道数。 接下来，我们需要对每个尺度的特征图进行双向特征传播。具体地，对于每个尺度 $i$，我们计算其向上和向下传播的特征图 $U_i$ 和 $D_i$，分别定义为： $$U_i = \begin{cases} P_i & i=7 \\ \mathrm{Upsample}(U_{i+1}) + w_{i+1} \cdot P_i & i=3,\ldots,6 \end{cases}$$ $$D_i = \begin{cases} P_i & i=3 \\ \mathrm{Downsample}(D_{i-1}) + w_{i-1} \cdot P_i & i=4,\ldots,7 \end{cases}$$ 其中，$\mathrm{Upsample}$ 和 $\mathrm{Downsample}$ 分别表示上采样和下采样操作。 接下来，我们对每个尺度的特征图进行特征融合。具体地，对于每个尺度 $i$，我们将其与相邻的两个尺度的特征图进行融合，分别得到融合后的特征图 $M_i^+$ 和 $M_i^-$，定义为： $$M_i^+ = U_i + w_i \cdot P_i + w_i \cdot \mathrm{Upsample}(M_{i+1}^+)$$ $$M_i^- = D_i + w_i \cdot P_i + w_i \cdot \mathrm{Downsample}(M_{i-1}^-)$$ 最后，我们将所有尺度的特征图融合在一起，得到最终的特征表示 $F$，定义为： $$F = \mathrm{Conv}(\mathrm{Concat}(M_3^-, P_4, M_4^+, P_5, M_5^+, P_6, M_6^+, P_7))$$ 其中，$\mathrm{Concat}$ 表示特征图的拼接操作，$\mathrm{Conv}$ 表示一个简单的卷积层。
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