YOLOv10改进 | Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）

已于 2024-10-31 15:41:07 修改
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python 目标检测 YOLOv10
于 2024-07-13 04:45:00 首次发布
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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)。

  专栏回顾：YOLOv10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、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 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

五、BiFPN的yaml文件

5.1 训练代码

六、运行成功记录

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YOLOv10改进策略【Neck】| BiFPN：双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
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可扩展的高效物体检测BiFPN（加权双向特征金字塔网络）
YOLOv8改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【含二次独家创新】
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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。
YOLOv10改进策略【Neck】| SEAM：分离和增强注意模块，解决复杂场景下的小目标遮挡问题
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本文记录的是利用 SEAM 模块优化 YOLOv10 的目标检测网络模型。的设计出发点在于解决复杂场景下的人脸遮挡问题，相当于是小目标被其他物体部分遮挡时，传统方法因特征缺失导致检测精度下降的问题。该模块通过增强未遮挡区域的特征响应并补偿被遮挡区域的信息损失，提升模型对遮挡小目标的检测能力。YOLO-FaceV2: A Scale and Occlusion Aware Face DetectorSEAM模块（Separated and Enhancement Attention Module）的设计出发点
YOLOv8改进 | Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）
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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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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篇 | YOLOv8引入Slim-Neck（超轻量）
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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)
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YOLOv8改进：融合Gold-YOLO Neck(RepGDNeck)
YOLOv8优改系列一：YOLOv8融合BiFPN网络，实现网络快速涨点
源的博客
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🌳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。
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
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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。
YOLOv10改进 | Neck改进篇 | YOLOv10引入 BiFPN双向特征金字塔网络
qq_45972324的博客
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模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。在本文中，我们系统地研究了对象检测的神经网络架构设计选择，并提出了几个关键优化以提高效率。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络 （BiFPN），它允许简单快速的多尺度特征融合;其次，我们提出了一种复合缩放方法，可以同时统一缩放所有主干、特征网络和盒/类预测网络的分辨率、深度和宽度。基于这些优化和更好的主干网络，我们开发了一个新的对象检测器系列，称为 EfficientDet，它在广泛的资源限制下始终实现比现有技术高得多的效率。
YOLOv12改进 | Neck篇 | YOLOv12引入BiFPN双向特征金字塔网络
tsg6698的博客
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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。
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 6471
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
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走向CTO的路上...
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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
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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
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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 2253
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。
【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。
DAMO-YOLO：一份关于实时目标检测设计的报告
m0_47867638的博客
10-11 1210
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。
yolov10改进BiFPN
03-26
### YOLOv10 中改进 BiFPN 的方法与优化策略 #### 1. 加入 Concat_BiFPN 模块 为了增强特征融合能力，在 `ultralytics.nn.modules` 文件中的模块定义部分引入了新的功能模块 `Concat_BiFPN`。这一改动使得 Neck 部分能够支持更高效的双向特征金字塔网络 (BiFPN)，从而提升多尺度目标检测性能[^2]。 #### 2. 调整 BiFPN 的深度和宽度 基于 EfficientDet 架构的思想，当模型规模增大时，可以通过复合缩放法动态调整 BiFPN 的层数（即深度）以及每层通道数（即宽度）。这种设计不仅提高了资源利用率，还保证了随着模型复杂度增加而维持较高的精度水平[^1]。 #### 3. 实现加权机制 传统的特征金字塔网络通常采用简单的拼接或求平均操作来处理不同层次间的特征信息。然而，这种方法忽略了各分支贡献程度可能存在差异的事实。因此，在改进版的 BiFPN 结构中加入了可学习权重参数，用于衡量来自低级到高级各个阶段的重要性并自动分配相应比重。 以下是实现上述更改的一个简化代码片段： ```python class Concat_BiFPN(nn.Module): def __init__(self, channels_list, epsilon=1e-4): super().__init__() self.epsilon = epsilon # 定义卷积层和其他必要组件... def forward(self, inputs): """ 输入是一个列表形式的数据结构， 表示多个尺度上的输入张量。 输出经过融合后的单个或多尺度特征图。 """ # 执行跨尺度连接、逐节点计算权重等逻辑... return outputs ``` 通过以上方式可以有效改善原生版本中存在的不足之处，并进一步挖掘出潜在优势以满足实际应用场景需求。 ---
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