YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | BiFormer双层路由注意力机制(Bi-level Routing Attention)

最新推荐文章于 2025-03-12 08:00:00 发布

Snu77

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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏文章标签： YOLO 人工智能深度学习计算机视觉目标检测 YOLOv9 yolov9

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本文介绍了BiFormer双层路由注意力机制，它用于改进YOLOv9目标检测模型，通过内容感知的稀疏性提高计算性能。BiFormer通过全局和局部自注意力机制捕获全局和局部特征，降低计算复杂度，同时增强了模型的表达能力和适应性。文章详细讲解了如何在YOLOv9中添加Biformer注意力机制，包括关键代码修改和配置步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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YOLOv9模型添加Biformer机制为例，让大家对于YOLOv9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