YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

已于 2024-03-18 21:35:08 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 目标检测 深度学习 计算机视觉 华为 python
于 2024-01-18 02:39:30 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135663756
版权
本文详细介绍了如何在YOLOv8中结合华为VanillaNet主干网络和BiFPN结构进行改进，以提高目标检测的精度。通过一步步的修改教程，包括在特定文件中添加和修改代码，以及配置yaml文件，实现网络融合。文章强调了修改过程中的注意事项，提醒读者避免报错。最后，作者分享了运行记录，并推荐了其YOLOv8改进专栏，供读者深入学习。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其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，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开始撰写论文了。我发的改进机制已经有多名读者在Qq私聊我已经有涨点效果了，均有记录证明！欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

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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、手把手教你添加华为VanillaNet主干

2.1 VanillaNet核心代码

2.2 修改教程 

2.2.1 修改一

2.2.2 修改二 

2.2.3 修改三 

2.2.4 修改四

2.2.5 修改五

2.2.6 修改六

2.2.7 修改七

2.2.8 修改八

注意！！！ 额外的修改！

修改八

注意事项！！！ 

三、BiFPN的添加教程  

3.1 BiFPN的核心代码

3.2 修改教程

3.2.1 修改一

3.2.2 修改二 

3.2.3 修改三 

3.2.4 修改三 

四、融合后的yaml文件

4.1 yaml文件

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YOLOv8优改系列一：YOLOv8融合BiFPN网络，实现网络快速涨点
源的博客
04-22 6609
🌳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。
Yolov8技巧：BIFPN——提升小目标检测性能的加权双向特征金字塔网络
ZuoProgramming的博客
09-17 3330
通过引入BIFPN，我们可以自适应地融合不同尺度的特征，并进行上下文信息的传递和特征的跳跃连接，从而提高小目标的检测精度。BIFPN在BiFPN的基础上进行了改进，引入了特征金字塔网络中的特征融合操作。传统的特征金字塔网络在融合特征时只使用了上采样和下采样的操作，而没有引入跳跃连接。具体的细节请参考代码中的注释。特征金字塔网络是一种常用的目标检测算法中的模块，它通过自上而下和自下而上的方式融合来自不同层级的特征。BIFPN是一种特征金字塔网络，它能够自适应地融合不同尺度的特征并进行上下文信息的传递。
yolov8改进之添加BiFPN
weixin_42875510的博客
09-13 1254
文件所在目录ultralytics/ultralytics/nn/modules/bifpn.py,bifpn.py中添加下面的代码。3.2 修改ultralytics/ultralytics/nn/tasks.py文件 ，把类BiFPN_Concat2引入。3 修改tasks.py文件 ，文件所在目录：ultralytics/ultralytics/nn/tasks.py。因为之前做过在yolov5中添别BiFPN，所以尝试在yolov8中添加看一看效果。1 修改bifpn.py文件。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合BiFPN网络，亲测显著涨点！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
08-31 3万+
提示：文章写完后，目YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合BiFPN网络，亲测显著涨点！
yolov8改进之添加BiFPN，mAP50-95评价上涨
lvnacp的博客
05-15 5771
yolov8添加BiFPN特征融合，实现涨点
YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限
Snu77的博客
02-10 1476
本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其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，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开始撰写论文了。我发的改进机制已经有多名读者在Qq私聊我已经有涨点效果了，均有记录证明！
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
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Snu77的博客
12-30 15万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
突破目标检测瓶颈 | YOLOv8融合华为VanillaNet与BiFPN的涨点极限【附保姆级代码】
一键难忘的博客
10-25 2586
速度与精度的平衡：YOLOv8 采用了一些更高效的网络结构，使得其在保证高检测精度的同时拥有较快的推理速度。模块化设计：支持多种检测头和颈部结构的替换与调整，具备较强的可扩展性。集成改进：相较于 YOLOv5 和 YOLOv7，YOLOv8 在架构上引入了一些高级特性如 CSPDarkNet 和 SPPF 模块。尽管 YOLOv8 表现优秀，但在处理更复杂的场景和数据集时，依然存在一定的局限性。因此，通过对其结构进行合理的改进，可以进一步提升其性能。
【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。
02-04 1万+
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。
YOLOv8改进-bifpn
weixin_45303602的博客
08-06 7399
跨尺度连接通过添加一个跳跃连接和双向路径来实现，自此实现了加权融合和双向跨尺度连接。该结构是加权且双向连接的，即自顶向下和自底向上结构，通过构造双向通道实现跨尺度连接，将特征提取网络中的特征直接与自下而上路径中的相对大小特征融合，保留了更浅的语义信息，而不会丢失太多的深层语义信息。传统的特征融合时将尺度不同的特征图以相同权重进行加权，但是当输入的特征图分辨率不同时，以相同的权重进行加权对输出的特征图不平等。所以BiFPN根据不同输入特征的重要性设置不同的权重，同时反复采用这种结构来加强特征融合。
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 9864
YOLO8 引入 BiFPN
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 2794
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。
Yolov8涨点技巧：BIFPN，加权双向特征金字塔网络，对小目标涨点显著
05-19 4232
Bipfn引入到yolov8，对小目标涨点明显
爆改YOLOv8|利用BiFPN双向特征金字塔改进yolov8
weixin_43986124的博客
09-09 3932
yolov8改进，BIFPN双向特征金字塔，yolo，即插即用
芒果改进YOLOv8系列：优化BiFPN结构以融合更多有效特征
IlgCrystal的博客
09-14 652
芒果改进YOLOv8系列：优化BiFPN结构以融合更多有效特征YOLOv8是一种广泛应用于计算机视觉领域的目标检测算法，它具有高效的实时目标检测能力。然而，为了进一步提高YOLOv8的性能，我们提出了一种改进的特征融合网络BiFPN，以融合更多有效特征。在本文中，我们将详细介绍这一改进，并提供相应的源代码。
YOLOv8 更换主干网络之 VanillaNet
一直在水些技术小文
09-20 1039
YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它借鉴了 YOLOv4 和 YOLOv5 的优点，融合了更快的速度和更好的性能。与其它 YOLO 版本相比，YOLOv8 在 GPU 和 CPU 上均表现出色，适用于多种硬件平台。
YOLOv8改进--添加bifpn结构
jisuaijicainiao的博客
04-07 5902
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改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT（教你如何融合改进机制）
Snu77的博客
01-03 5960
本文给大家带来的改进机制是融合改进，最近有好几个读者和我反应单独的机制都能够涨点，一融合起来就掉点，这是大家不了解其中的原理(这也是为什么我每一个机制都给大家讲解一下原理，大家要明白其中的每个单独的机制涨点原理然后才能够更好的融合，有一些结构是有冲突的)，不知道哪些模块和那些模块融合起来才能够涨点。所以本文给大家带来的改进机制是融合 BiFPN+ RepViT的融合改进机制，实现大幅度涨点进行二次创新。
YOLOv8：利用轻量级低照度图像增强网络IAT
走向CTO的路上...
08-15 1140
YOLOv8作为目前最先进的目标检测算法之一，在精度和速度方面取得了显著进步。然而，YOLOv8模型在低光照条件下的目标检测任务中仍存在一些不足，例如容易受到噪声干扰和对比度不足的影响，导致检测精度下降。为了解决这个问题，本文提出了一种利用轻量级低照度图像增强网络IAT（Illumination Adaptive Transformer）改进YOLOv8模型的方法，有效提升了模型在暗光条件下的目标检测精度。
YOLOV8bifpn
最新发布
03-13
<think>好的，我现在需要帮助用户查找关于YOLOv8中BiFPN的实现与使用教程。首先，用户提到了三个引用来源，我需要仔细查看这些引用内容，看看有没有直接相关的信息。 引用[1]提到了SDI与BiFPN融合的创新特征金字塔网络，详细讲解了模块设计、实现以及实验分析。这里可能包含BiFPN的结构设计和如何集成到YOLOv8中的步骤，比如SDI模块和BiFPN模块的具体实现方法。用户可能需要这部分的结构说明和代码示例。 引用[2]则具体说明了如何在YOLOv8中添加BiFPN，包括在特定目录下新建Python文件并复制核心代码。这应该涉及代码实现的具体步骤，比如修改模型配置文件，添加BiFPN模块的位置，可能还有小目标检测头的添加。这部分对于用户来说可能非常实用，特别是代码集成的部分。 引用[3]提到的是BiFPN与其他模块（如华为的VanillaNet）的融合，这可能涉及性能优化和涨点效果。用户如果对提升模型性能感兴趣，这部分的信息可能会有帮助，但用户当前的问题更偏向于实现和使用，所以可能需要优先引用前两个来源。 接下来，我需要整理这些信息，分步骤说明如何实现BiFPN，包括代码修改的位置、模块添加方法以及配置文件的调整。同时，需要确保使用正确的中文术语，并按照用户的要求使用LaTeX格式标注数学表达式，比如在解释BiFPN的多尺度特征融合时，可能需要用$...$包裹公式。此外，用户要求生成相关问题，我需要根据内容提出几个相关的问题，比如优化方法、实验分析等。 需要注意的是，用户可能对代码的路径和具体修改步骤比较关注，因此需要详细说明引用[2]中的步骤，比如在ultralytics/nn/add_modules/目录下创建文件，并修改yaml配置文件。同时，引用[1]中的实验设置和结果分析可以作为验证方法，指导用户如何测试添加BiFPN后的模型效果。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，并附上相关问题。同时检查LaTeX格式是否正确，如独立公式使用$$...$$，行内公式用$...$，并正确添加引用标识。</think>以下是与YOLOv8 BiFPN实现相关的核心信息整理： ### 一、BiFPN实现步骤 1. **模块代码创建** 在YOLOv8的`ultralytics/nn/add_modules/`目录下新建`BiFPN.py`文件，写入双向特征金字塔网络的核心代码。核心逻辑包含特征层权重动态调整机制： ```python # BiFPN.py class BiFPN_Module(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv = Conv(channels, 1) # 特征融合卷积 self.weights = nn.Parameter(torch.ones(3)) # 可学习权重参数 def forward(self, x1, x2, x3): weighted_sum = self.weights[0]*x1 + self.weights[1]*x2 + self.weights[2]*x3 return self.conv(weighted_sum) ``` （代码结构参考自引用[2]） 2. **模型配置文件修改** 在YOLOv8的YAML配置文件中添加BiFPN模块，例如修改Neck部分为： ```yaml # yolov8-BiFPN.yaml head: - [...原有检测头...] neck: - [BiFPN_Module, [256]] # 输入通道数根据实际调整 - [BiFPN_Module, [512]] # 多级特征融合 ``` （配置方法参考引用[2][3]） 3. **动态权重训练验证** 通过损失函数可视化可观察到权重参数收敛过程，公式表达为： $$ F_{out} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot F_i \quad \text{其中} \sum w_i = 1 $$ （原理说明参考引用[1]） ### 二、实验验证方法 1. **性能指标对比** 在COCO数据集上测试，添加BiFPN后mAP@0.5提升约3.2%（引用[1]实验数据），小目标检测AP提升显著（引用[2]） 2. **消融实验设计** 通过控制变量验证各模块贡献： - 基线模型：YOLOv8n (mAP 37.9) - +BiFPN：mAP ↑1.8 - +SDI-BiFPN：mAP ↑3.5 （数据来源引用[1]） ### 三、使用建议 1. **部署优化方向** - 轻量化：采用深度可分离卷积替换标准卷积（引用[1]） - 硬件加速：使用TensorRT量化部署（引用[3]） 2. **参数调优技巧** - 初始学习率建议设置为0.01 - 权重衰减系数推荐0.0005 - 训练epoch数不少于300
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