YOLOv5改进 | 注意力篇 | BiFormer双层路由注意力机制(Bi-level Routing Attention)

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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 python pytorch 目标检测 计算机视觉
于 2023-12-29 06:15:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135279993
本文介绍了BiFormer，一种结合双层路由注意力机制的视觉Transformer模型，用于提高目标检测性能。BiFormer通过全局和局部自注意力，兼顾全局上下文和局部细节。文章详述了BiFormer的结构、优势和劣势，并指导如何在YOLOv5中添加Biformer注意力机制，包括关键代码修改和训练模型的步骤。

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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YOLOv5模型添加Biformer机制为例，让大家对于YOLOv5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、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

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以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
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### 关于 BiFormer 的研究背景 BiFormer 是一种结合了双层路由注意力机制（Bi-level Routing Attention, BRT）的视觉 Transformer 模型。该模型的核心创新点在于通过引入双层路由机制，在全局和局部两个层面同时捕捉特征，从而显著提升了模型的表达能力和计算效率[^1]。 具体而言，BiFormer 的设计旨在解决传统 Transformer 模型中存在的计算资源分配不均以及缺乏内容感知能力的问题。通过对多尺度信息的有效处理，每个 BiFormer 块能够进一步细化特征表示，进而增强模型在复杂场景下的视觉识别性能[^2]。此外，BiFormer 提出了基于双层路由的动态稀疏注意力机制，这种机制允许模型根据输入数据的内容自适应调整计算资源的分布，实现了更高的灵活性和效率[^3]。 ### 如何获取 BiFormer 论文及相关资料 目前，关于 BiFormer 的详细技术文档和源码通常会发布在作者指定的研究平台或代码托管网站上。以下是可能找到相关论文下载链接的方式： 1. **官方 GitHub 页面**：许多深度学习模型都会在其开源项目页面提供详细的实现代码和技术说明。可以尝试访问 BiFormer 官方仓库以获取最新版本的论文 PDF 和实验代码。 2. **学术搜索引擎**：利用 Google Scholar、Semantic Scholar 或 ArXiv 等工具搜索关键词 “BiFormer”，可以直接定位到原始论文及其引用情况。 3. **会议官网**：如果 BiFormer 已被顶级计算机视觉会议（如 CVPR、ICCV 或 ECCV）接收，则可以在对应年份的会议主页查询正式出版物。 以下是一个简单的 Python 脚本示例，用于自动化检索 Arxiv 上的文章元数据： ```python import arxiv def search_arxiv(query): results = arxiv.Search( query=query, max_results=5 ) for result in results.results(): print(f"Title: {result.title}") print(f"Authors: {', '.join([author.name for author in result.authors])}") print(f"Published Date: {result.published}") print(f"PDF URL: {result.pdf_url}\n") search_arxiv("BiFormer") ``` 此脚本依赖 `arxiv` 库来执行 API 请求并解析返回的结果集。 --- ####
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