YOLOv8改进有效涨点系列-＞适合多种检测场景的BiFormer注意力机制(Bi-level Routing Attention)

一、本文介绍

BiFormer是一种结合了Bi-level Routing Attention的视觉Transformer模型，BiFormer模型的核心思想是引入了双层路由注意力机制。在BiFormer中，每个图像块都与一个位置路由器相关联。这些位置路由器根据特定的规则将图像块分配给上层和下层路由器。上层路由器负责捕捉全局上下文信息，而下层路由器则负责捕捉局部区域的细节。

具体来说，上层路由器通过全局自注意力机制对所有图像块进行交互，并生成全局图像表示。下层路由器则使用局部自注意力机制对每个图像块与其邻近的图像块进行交互，并生成局部图像表示。通过这种双层路由注意力机制，BiFormer能够同时捕捉全局和局部的特征信息，从而提高了模型在视觉任务中的性能。

本文主要通过对YOLOv8模型添加Biformer机制为例，让大家对于YOLOv8模型添加注意力机制有一个深入的理解，通过本文你不只能够学会添加Biformer注意力机制，同时可以举一反三学会其它的注意力机制的添加。

Biformer适用检测目标->适合处理大尺度目标、小尺度目标、密集目标和遮挡目标的检测 

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、Biformer的作用机制

三、Biformer的优劣势

四、Biformer的结构

五、添加Biformer注意力机制

步骤一 

步骤二 

步骤三

六、配置Biformer注意力机制

七、训练模型

八、结果分析

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二、Biformer的作用机制

论文地址: Biformer论文地址优快云  

代码地址:https://github.com/rayleizhu/BiFormer

在开始介绍作用机制之前，