YOLOv5结合BiFPN：BiFPN网络结构调整，BiFPN训练模型训练技巧

BiFPN在YOLOv5中的应用：提升目标检测性能
已于 2023-05-16 21:49:22 修改
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分类专栏： 目标检测YOLO改进实战 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 Spring 云原生
于 2023-05-08 07:54:13 首次发布
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本文介绍了如何通过调整BiFPN网络结构和训练技巧来增强YOLOv5目标检测模型。堆叠BiFPN、调整网络深度和BiFPN参数是优化网络的关键。此外，数据增强、学习率调度和优化器选择等训练策略对模型性能也有显著影响。实验证明，BiFPN的引入显著提高了模型在COCO数据集上的检测性能。

目录

大家好，我是哪吒。

一、BiFPN网络结构调整

在使用BiFPN时，可以通过调整网络结构来提高模型性能。

下面介绍几种常见的网络结构调整方法。

1、堆叠BiFPN

堆叠BiFPN是指在模型中使用多个BiFPN模块来提高特征金字塔的深度和广度，从而提高模型的感受野和检测性能。可以根据实际情况逐步增加堆叠的BiFPN数量，并观察模型的性能变化。

以下是一个简单的示例代码，展示如何在EfficientDet模型中堆叠多个BiFPN模块：

import tensorflow as tf
from efficientnet.tfkeras import EfficientNetB0

def create_model(num_classes,
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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 1548
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。
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
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09-17 2945
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。
在Yolov5中，使用BiFPN
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10-11 4750
BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测任务的特征金字塔网络结构。在传统的目标检测算法中，通常使用特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，简称FPN）来提取不同尺度的特征。FPN通过在网络中添加额外的侧分支和上采样操作来获得多尺度的特征图。然而，在FPN中，上采样和下采样操作之间的信息流只是单向的。BiFPN通过在不同尺度的特征金字塔网络中引入双向连接，实现了跨层级的信息交流和融合。
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BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算机视觉任务，特别是目标检测和实例分割的神经网络架构。它扩展了特征金字塔网络（FPN），通过在金字塔级别之间引入双向连接，使信息能够在网络中同时进行自底向上和自顶向下的流动。特征金字塔生成：最初，网络通过从骨干网络（通常是ResNet等卷积神经网络）的多个层中提取特征来生成特征金字塔。双向连接：与传统FPN不同，BiFPN在特征金字塔相邻级别之间引入了双向连接。
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YOLOv8优改系列一：YOLOv8融合BiFPN网络，实现网络快速涨点
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🌳论文地址点击🌳源码地址点击🌳问题阐述：传统的自上而下的FPN在本质上受到单向信息流的限制。为了解决这个问题，PANet 添加了一个额外的自底向上的路径聚合网络。最近，NAS-FPN 采用神经结构搜索来搜索更好的跨尺度特征网络拓扑，但在搜索过程中需要数千小时的GPU，发现的网络不规则，难以解释或修改。🌳主要思想：1. 高效的双向跨尺度连接；2. 加权特征图融合。🌳解决方法。
改进YOLOv5-添加Bifpn
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这可能涉及到修改网络结构的定义，如在`FusedConv`或者`PathAggregationBlock`之后添加BIFPN模块。 在`train.py`文件中，我们需要更新训练流程以适应新的配置文件`bifpn-yolov5.yaml`。这意味着可能需要更改模型...
【YOLOv8改进】BiFPN：加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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给定一组多尺度特征，其中表示第层的特征。我们的目标是找到一个变换能够有效的聚合不同的特征，输出新的一组特征。例如图2(a)所示，它是一个经典的top-down FPN结构，此时有，其中表示输入图像大小的特征图。例如，当输入大小为时，level 3特征图大小为，level 7特征图大小为。经典的FPN以top-down形式聚合多尺度特征的方式可以用下面方程表示：其中，Resize通常是一个上采样或者下采样操作，使得分辨率对齐。
YOLOv5改进之BiFPN(含代码，超详细哦)
kay_545
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BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算机视觉任务，特别是目标检测和实例分割的神经网络架构。它扩展了特征金字塔网络（FPN），通过在金字塔级别之间引入双向连接，使信息能够在网络中同时进行自底向上和自顶向下的流动。以下是BiFPN的工作原理概述：1. 特征金字塔生成：最初，网络通过从骨干网络（通常是ResNet等卷积神经网络）的多个层中提取特征来生成特征金字塔。2. 双向连接：与传统FPN不同，BiFPN在特征金字塔相邻级别之间引入了双向连接。
YOLOv5结合BiFPN
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04-28 3万+
现在yolov5的neck用的是PANet，在efficient论文中提出了BiFPN结构，还有更加不错的性能。所以就尝试将yolov5中的PANet层改为BiFPN。 需要修改的地方 主要是修改yaml配置文件 我修改的是yolov5x.yaml，将concat层连接不同的layer。有三层BiFPN，最后输出为了和yolov5对应，我没有用在论文里写的p3-p7五个节点，我只用了三个。（这里应该要用relu使w>0，我训练报错就没有用relu） 修改common.py class Concat
YOLOv5改进-引入BiFPN
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05-02 8066
YOLOv5模型的Neck部分使用的是FPN+PAN结构，从neck特征融合入手，引入加权双向特征金字塔BiFPN来加强特征图的底层信息，使不同尺度的特征图进行信息融合，从而加强特征信息。
YOLOv5、YOLOv8改进-BIFPN
weixin_45303602的博客
07-26 6181
如果需要在YOLOv5l.yaml等网络结构进行修改的话，不可直接用以上的yaml文件或者就简单修改depth_multiple为1.0，而是 需要修改Concat_bifpn, [256,256]中的通道数为对应网络实际通道数。修改yaml文件（以修改官方YOLOv5s.yaml为例），需要修改head（特征融合网络）common.py构建Concat_BIFPN模块。yolo.py中注册Concat_BIFPNt模块。加权双向金字塔结构，提升不同尺度的检测效果。
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