YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络Bi-FPN助力YOLOv9有效涨点（附BiFPN代码 + 修改教程 + 结构图）

最新推荐文章于 2025-04-17 13:15:00 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 python 网络 YOLOv9
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版权
本文详细介绍了Bi-FPN（双向特征金字塔网络）的原理，包括双向特征融合、加权融合机制和结构优化，以此增强YOLOv9的性能。提供了代码和修改教程，帮助读者理解和应用Bi-FPN到YOLOv9模型中，以实现更高效的目标检测。

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 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YOLOv9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，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，同时本专栏目前改进基于yolov9.yaml文件，后期如果官方放出轻量化版本，专栏内所有改进也会同步更新，请大家放心。

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专栏地址：YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

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

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【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 | 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)。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合BiFPN网络，亲测显著涨点！
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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 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【含二次独家创新】
kay_545
06-20 3881
BIFPN（双向特征金字塔网络）通过双向特征融合和加权特征融合的创新设计，显著提升了特征金字塔网络（FPN）的性能。其核心思想是将信息在特征金字塔中双向传递，即从高层特征图向低层特征图传递，同时也从低层特征图向高层特征图传递，确保特征信息的充分融合。同时，BIFPN引入了可学习的加权机制，通过在训练过程中自动调整权重，优化不同尺度特征图的融合效果。这种设计不仅提高了特征表示的能力，还保持了计算的高效性，使其在目标检测和图像分割等计算机视觉任务中表现出色，能够更好地应对多尺度问题和不同任务需求。
YOLOv8改进 | Neck篇 | YOLOv8引入Slim-Neck（超轻量）
tsg6698的博客
08-30 1460
在标准的CNN架构中，随着网络深度的增加，空间信息逐步转化为通道信息，这一转换过程在每次特征图的空间压缩和通道扩展操作中往往伴随着语义信息的部分损失。GSConv通过其独特的设计，旨在在维持较低时间复杂度的同时，最大化地保留通道之间的潜在连接，从而减少信息的丢失。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YOLOv8改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的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~
YOLOv8改进：融合Gold-YOLO Neck(RepGDNeck)
羲洋的博客
11-06 5100
YOLOv8改进：融合Gold-YOLO Neck(RepGDNeck)
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 6228
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。
YOLOv9改进策略目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
05-13 1万+
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50余篇其中包含RepNCSPELAN4、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。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv9文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。
【YOLOv8改进[Neck]】使用BiFPN助力V8更优秀
静谧、淡雅
04-17 2656
使用BiFPN助力V8更优秀
【YOLOv8改进[Backbone]】使用MobileNetV3助力YOLOv8网络结构轻量化并助力涨点
静谧、淡雅
04-19 3476
【YOLOv8改进[Backbone]】使用MobileNetV3助力YOLOv8网络结构轻量化并助力涨点
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 6596
🌳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改进 | Neck篇 | 当SDI碰上BiFPN形成全新的特征金字塔网络（全网独家创新）
Snu77的博客
02-17 6468
本文给大家带来的改进机制是利用多层次特征融合模块（SDI）配上经典的加权双向特征金字塔网络Bi-FPN形成一种全新的Neck网络结构，从而达到二次创新的效果，其中（SDI）模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。Bi-FPN无需过多介绍其作为经典的特征金字塔网络其效果一直以来都是非常的不错，其中Bi-FPN的劣势主要是时间过于久远，但是SDI。
YOLOv8 改进：将 Neck 替换为 AFPN
最新发布
走向CTO的路上...
04-17 891
YOLO 是一种单阶段目标检测算法，可以在一张图片上同时预测多个物体的边界框和类别概率。其高效的处理能力使得它广泛应用于需要实时处理的场景中。AFPN 是一种改进的特征金字塔网络（FPN），通过引入自适应模块来动态调整不同层级特征的组合方式，从而更好地整合高层语义信息和低层细节信息。这种方法能够有效提升模型对不同尺度目标的识别能力。# 使用简单卷积层作为 AFPN 示例组件。
YOLOv5改进之BiFPN(含代码，超详细哦)
kay_545
10-05 1万+
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。
特征融合篇 | YOLOv8 引入长颈特征融合网络 Giraffe FPN
YOLOv8项目贡献者
01-21 3771
YOLOv8 引入长颈特征融合网络 Giraffe FPN
YOLOv8改进 | Neck | 有效提升小目标检测效果，附完整代码结构图【小白必备】
kay_545
08-06 3796
yolov8改进，yolov8，slim-neck，
YOLOv8改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点（又轻量又超级涨点）
走向CTO的路上...
07-02 2250
在YOLOv8中引入Slim-Neck可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的精度和速度方面。Slim-Neck是一种轻量级的特征融合网络，它采用了一种新的特征融合策略，在保证模型精度的同时，大幅降低了模型的计算量和参数量。Slim-Neck的引入使得YOLOv8能够在保持较高精度的同时，运行得更快，更轻量化，适用于对计算资源或部署空间受限的场景。Slim-Neck替换特征融合层是一种有效的改进方案，可以显著提升模型的性能，使其成为移动端目标检测、嵌入式系统目标检测和实时目标检测等任务的优选方案。
DAMO-YOLO：一份关于实时目标检测设计的报告
m0_47867638的博客
10-11 1208
在本报告中，我们提出了一种快速且准确的目标检测方法，名为DAMO-YOLO，其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上进行了一些新技术扩展，包括神经架构搜索（NAS）、高效的重新参数化的广义泛函网络（RepGFPN）、带有对齐OTA标签分配的轻量级头部以及蒸馏增强。特别是，我们使用基于最大熵原理的MAE-NAS方法，在低延迟和高性能的约束下搜索我们的检测骨干，生成具有空间金字塔池化和焦点模块的ResNet-like/CSP-like结构。
【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 6084
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。
import torch.nn as nn import torch class swish(nn.Module): def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) class Bi_FPN(nn.Module): def __init__(self, length): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(length, dtype=torch.float32), requires_grad=True) self.swish = swish() self.epsilon = 0.0001 def forward(self, x): weights = self.weight / (torch.sum(self.swish(self.weight), dim=0) + self.epsilon) # 权重归一化处理 weighted_feature_maps = [weights[i] * x[i] for i in range(len(x))] stacked_feature_maps = torch.stack(weighted_feature_maps, dim=0) result = torch.sum(stacked_feature_maps, dim=0) return result
03-10
<think>好的，用户需要展示一个包含Swish激活函数和Bi-FPN模块的PyTorch模型实现。首先，我需要回忆Bi-FPN的结构。Bi-FPN全称是双向特征金字塔网络，主要用于高效的多尺度特征融合。它是在EfficientDet中提出的，通过加权双向连接来聚合不同尺层的特征。 接下来，Swish激活函数是x乘以sigmoid(x)，在PyTorch中可以用torch.nn.SiLU来实现，因为SiLU就是Swish的另一个名称。需要确保在模型中正确使用这个激活函数。 然后，构建Bi-FPN模块的结构。Bi-FPN通常包括多个重复的跨尺度连接，每个节点可能有多个输入，比如来自同层和上下层的特征图。每个特征融合步骤需要可学习的权重，可能使用深度可分离卷积来减少计算量。 需要定义BiFPNBlock类，包含必要的卷积层、上采样和下采样操作。在初始化时，确定输入通道数和特征层数。然后，在forward方法中处理各层的特征，进行上采样、下采样以及加权融合。 还要注意，每个特征融合步骤后应用Swish激活函数。需要检查每个卷积层后是否正确添加了激活函数。同时，为了保持代码简洁，可能需要使用循环来处理多个特征层。 最后，测试模型结构，确保输入输出维度正确，并且没有语法错误。可能还需要参考已有的实现或文档，确保Bi-FPN的结构正确，比如特征融合的方式和权重的应用。 用户可能希望代码清晰，结构正确，并且能够直接运行。可能需要提供示例输入和输出的说明，帮助用户理解如何使用这个模块。此外，要确保引用相关的来源，比如提到Bi-FPN出自EfficientDet，Swish激活函数的来源，以增强可信度。</think>以下是一个包含Swish激活函数和Bi-FPN模块的PyTorch实现示例。该代码参考了EfficientDet中Bi-FPN的设计思路，并结合了深度可分离卷积优化： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Swish(nn.Module): def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) class DepthwiseConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1, groups=in_channels, bias=False) self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.swish = Swish() def forward(self, x): x = self.depthwise(x) x = self.pointwise(x) x = self.bn(x) return self.swish(x) class BiFPNBlock(nn.Module): def __init__(self, channels, num_layers=5): super().__init__() self.num_layers = num_layers self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode=&#39;nearest&#39;) self.downsample = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) # 双向连接模块 self.top_down_blocks = nn.ModuleList([ DepthwiseConvBlock(channels, channels) for _ in range(num_layers-1) ]) self.bottom_up_blocks = nn.ModuleList([ DepthwiseConvBlock(channels, channels) for _ in range(num_layers-1) ]) # 特征融合权重 self.weights_top = nn.Parameter(torch.ones(num_layers-1, 2)) self.weights_bottom = nn.Parameter(torch.ones(num_layers-1, 2)) def forward(self, features): # 特征金字塔层级需要按分辨率降序排列 p3, p4, p5 = features # 示例输入 # Top-down pathway td_features = [p5] for i in range(self.num_layers-2, -1, -1): w = F.softmax(self.weights_top[i], dim=0) td = w[0] * features[i] + w[1] * self.upsample(td_features[-1]) td = self.top_down_blocks[i](td) td_features.append(td) # Bottom-up pathway bu_features = [td_features[-1]] for i in range(1, self.num_layers): w = F.softmax(self.weights_bottom[i-1], dim=0) bu = w[0] * features[i] + w[1] * self.downsample(bu_features[-1]) bu = self.bottom_up_blocks[i-1](bu) bu_features.append(bu) return bu_features[::-1] # 返回与输入相同顺序的特征列表 ```
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