YOLOv5改进 | Neck篇 | BiFPN改进特征融合层 (双向特征金字塔网络)

已于 2024-03-18 10:10:04 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 人工智能 python pytorch 目标检测 计算机视觉 深度学习
于 2023-12-29 01:58:54 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135278659
本文详细介绍了BiFPN（双向特征金字塔网络）的原理和优化，包括双向特征融合、加权融合机制和结构优化，以及如何在YOLOv5中应用和修改BiFPN。通过BiFPN，可以提升目标检测的性能，同时保持网络的效率。文中提供代码和修改教程，帮助读者理解和实践。

 一、本文介绍

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YOLOv5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YOLOv5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)。

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专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新  

目录

 一、本文介绍

二、BiFPN原理

2.1 BiFPN的基本原理

2.2 双向特征融合

2.3 加权融合机制

2.4 结构优化

三、BiFPN代码 

四、手把手教你修改BiFPN

4.1 细节修改教程

4.1.1 修改一

​4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

五、BiFPN的yaml文件

五、运行成功记录

六、本文总结

二、BiFPN原理

论文地址：论文官方地址

代码地址：官方代码地址

2.1&n

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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)。
YOLOv5 更换Neck之 BiFPN
YOLOv8项目贡献者
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Yolov5更换BiFPN结构
【YOLO v5 v7 v8 v9小目标改进】AFPN 渐进式特征金字塔网络：解决多尺度特征融合中，信息在传递过程丢失
Debroon
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AFPN（渐进式特征金字塔网络）是在特征金字塔和特征融合模块基础上的进一步创新和优化。AFPN不仅采用了特征金字塔的。
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。
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！
06-01 976
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改进之添加Bifpn模块
qq_46542320的博客
06-28 5285
BiFPN# 两个特征图add操作# 设置可学习参数 nn.Parameter的作用是：将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter# 并且会向宿主模型注册该参数 成为其一部分 即model.parameters()会包含这个parameter# 从而在参数优化的时候可以自动一起优化w = self.w# 三个特征图add操作w = self.w。
【YOLOv5改进系列(12)】高效涨点(强推!!!)----使用BiFPN特征融合方式替换yolov5中的PANet网络
慕溪同学的博客
05-12 7009
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。
YOLOv5改进-引入BiFPN
weixin_57130167的博客
05-02 8078
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 6195
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。
yolov5的neck改进为biFPN前后对比
blotemj.blog.youkuaiyun.com
10-31 443
方面YOLOv5原始Neck结构BiFPN Neck结构结构特点PANet + CSP，自底向上和自顶向下的特征融合路径BiFPN，双向连接，加权特征融合，跨尺度连接性能表现高效且准确，但在复杂场景下特征融合能力有限显著提高准确性和鲁棒性，特别是在处理尺度变化大、遮挡等复杂场景时效率较高通过优化可保持较高效率超参数调整需要调整，但相对简单需要更细致的调整，以达到最佳性能。
YOLOv10改进 | Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）
Snu77的博客
07-13 2093
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YOLOv10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YOLOv10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)。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 7780
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YOLOv11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，为什么发BiFPN呢因为它算是YOLO系列改进中的常青树了，大家可以借鉴它的双向特征思想来创新自己的Neck结构本文的BiFPN通过yaml文件配置可以让大家自行调配其结构。
YOLOv11改进 | Neck篇 | YOLOv11引入BiFPN双向特征金字塔网络
tsg6698的博客
09-30 3645
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~简单介绍: 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，是一种特征融合层的结构，改进YOLOv11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。在BiFPN.py文件里添加给出的BiFPN代码。3.3 在task.py里引用。
YOLOv12改进 | Neck篇 | YOLOv12引入BiFPN双向特征金字塔网络
tsg6698的博客
03-14 2107
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv12改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~简单介绍: 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，是一种特征融合层的结构，改进YOLOv11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。在BiFPN.py文件里添加给出的BiFPN代码。3.3 在task.py里引用。
yoloV5更换BiFPN结合小目标检测层
Zeng999212的博客
01-24 1万+
小目标检测层结合BiFPN
YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）
Snu77的博客
01-06 7833
本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO，其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的box mAP（平均精度），0.887的mask mAP，以及47.3 FPS的推理速度，效果非常的好，这个结构本来是用于分割的，我将其移植到了目标检测的模型上，所以其可以适用于分割和目标检测，当然其它的领域也可以用但是对于分割的同学效果是最好的，目标检测领域也有
YOLOv5改进 | Neck篇 | 添加CCFM轻量级跨尺度特征融合模块（RT-DETR结构改进v5）
Snu77的博客
12-29 3710
本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（Cross-Scale Feature Fusion Module）其主要原理是：将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv5上，发现其不仅能够降低GFLOPs（成功添加之后，不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3），同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概能够提高0.05左右，相对于BiFPN也有一定幅度的上涨。
[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN（更新添加小目标检测层yaml）
m0_70388905的博客
06-21 3万+
四个检测层的基础上改进特征融合网络为BIFPN。
yolov5原理详解 (涉及内容：Yolov5框架，各组件分析，特征融合是怎么实现的？yolov5的具体特征融合方式等)
热门推荐
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
09-25 4万+
大小的输入图片 4 个像素分别取 1 个（类似于邻近下采样）形成新的图片，这样 1 个通道的输入图片会被划分成 4 个通道，每个通道对应的 WH 尺寸大小都为原来的 1/2，并将这些通道组合在一起。以 Yolov5s 的结构为例，原始 640x640x3 的图像输入 Focus 结构，采用切片操作，先变成 320×320×12 的特征图，再经过一次 32 个卷积核的卷积操作，最终变成 320×320×32 的特征图。最后，输出端是模型预测的结果，包括每个目标的类别和其对应的边界框坐标等信息。
yolov11改进引入双向金字塔bifpn
最新发布
03-19
YOLOv11 引入了 BiFPN 来替代原有的 Neck 部分结构，从而实现更强大的特征提取和融合功能。具体来说： 1. **多层级特征金字塔** BiFPN 构建了一个多层次的特征金字塔，能够有效地捕捉到高分辨率的小物体以及低...
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