YOLOv11改进 | Neck篇 | SDI结合BiFPN全新的特征融合网络（全网独家创新）

已于 2024-11-14 11:51:07 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 python 目标检测 计算机视觉 YOLOv11
于 2024-11-13 23:58:21 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的最新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是一种全新的机制，所以我们将其融合在一起这就是一种全新的Neck，从而达到一个二次创新的形式，我们在书写论文的时候论文的结构图也比较好画，同时本文的SDI模块在分割领域涨点高效，融合起来非常适用于目标分割。

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专栏回顾：YOLOv11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、原理介绍 

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、SDI的核心代码 

六、手把手教你添加SDI机制 

6.1 修改一

6.2 修改二 

6.3 修改三 

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深度剖析：YOLOv8融入UNetv2 SDI模块的性能提升之旅
shrgegrb的博客
05-18 1213
目标检测和分割是计算机视觉领域的核心任务，而YOLO系列作为目标检测领域的重要分支，以其高效和快速的特点受到了广泛关注。在YOLOv8中，尽管已经取得了显著的性能提升，但仍有进一步优化的空间。本文将探讨如何借鉴UNetv2提出的SDI多层次特征融合模块，为YOLOv8带来性能上的跃升。通过深入分析SDI模块的原理和实现，我们将展示如何将其融入YOLOv8架构中，提升分割任务的效率和准确性。
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 6564
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。
一张图片理解BiFPN原理
m0_49878324的博客
09-19 4890
BiFPN全称：bi-directional feature pyramid network。意思是，双向特征金字塔网络。参考论文：EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection。是BiFPN网络的创新之处，考虑到不同特征对输出特征的贡献大小不同，也就是重要性不同而引出的。图中已经给出了各输出层特征的加权计算公式，下面是更加全面的公式帮助理解。可参考PANet网络原理理解。可参考FPN网络的原理理解。
[yolov11改进系列]基于yolov11修改Neck为双向特征金子塔BiFPN网络的python源码+训练源码
最新发布
FL1623863129的博客
05-26 824
双向特征融合和加权融合机制，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。本文系统地研究了目标检测地神经网络架构设计选择，并提出了几项关键优化以提高效率。首先，本文提出了一种加权双向特征金字塔网络（BIFPN），它允许轻松且快速地进行多尺度特征融合；其次，本文提出了一种复合缩放方法，它可以同时均匀地缩放所有背景网络/特征网络和框/类别预测网络地分辨率，深度和宽度。基于这些优化和更好地背景网络，本文开发了一个新的目标检测器家族，称为。
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 6586
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。
YOLOv11改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ MobileNetv4（教你如何融合改进机制，可替换专栏20+种主干）
Snu77的博客
11-15 3213
本文给大家带来的最新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的融合改进机制，同时本文的MobileNetV4可以替换本专栏的其它任何主干网络机制.。
YOLO11改进|Neck篇|引入双向金字塔BiFPN
A1983Z的博客
10-21 1578
YOLO11中添加双向金字塔BiFPN
YOLOv11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
Limiiiing的博客
10-15 2586
可扩展的高效物体检测BiFPN（加权双向特征金字塔网络）
YOLOv11融合[CVPR2020]EfficientDet中的BiFPN结构
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
01-06 2548
论文速览：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。
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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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。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
Snu77的博客
11-05 5万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、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。
YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
Limiiiing的博客
10-11 2万+
如今各种网络模型更新迭代越来越快，计算机视觉相关的文章也越来越多，多到一些普通，通用的改进点无法达到发表的要求。本专栏正是解决这个问题！如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。
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 4003
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。
YOLOv11改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又涨点, 含二次创新)
Snu77的博客
11-06 3513
本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv11中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.04左右。
BiFPN---加权双向特征金字塔网络（附代码）
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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4：移动生态系统的通用模型
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一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V4的YOLOv11目标检测轻量化改进方法研究。MobileNet V4通过整合UIB、Mobile MQA以及优化的NAS策略，能够在在不降低性能指标的前提下，降低计算成本。本文配置了原论文中MNv4-Conv-S、MNv4-Conv-M、MNv4-Conv-L、MNv4-Hybrid-M和MNv4-Hybrid-L五种模型，以满足不同的需求。 模型 参数量 计算量 推理速度 YOLOv11m 20.0M 67.6GFLOPs 3.5ms
【YOLO11改进】改进Conv、颈部网络STFEN、以及引入PIOU用于小目标检测！
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Yolo11小目标检测改进
YOLOv8全新Neck设计：SDI与BiFPN融合的创新特征金字塔网络（附代码与详细教程）
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SDI-BiFPNSDI 模块：通过选择性膨胀卷积获取更大感受野。BiFPN 模块：优化特征流方向，利用可学习权重实现特征融合。本文针对 YOLOv8 的 Neck 结构进行了创新性改进，提出了全新的SDI-BiFPN 特征金字塔网络。检测性能显著提升：实验表明 SDI-BiFPN 在小目标检测能力上表现卓越，mAP 提升超过 3%。多模块协同优化：通过消融实验验证了 SDI 和 BiFPN 之间的互补性，有效增强模型的鲁棒性与泛化能力。轻量化与动态化探索。
YOLOv11全网最新创新点改进系列：（购买资料的粉丝反馈涨点的TOP1模块）融合BiFPN加权双向特征金字塔网络，亲测显著涨点！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
10-15 1447
YOLOv11全网最新创新点改进系列：（购买资料的粉丝反馈涨点的TOP1模块）融合BiFPN加权双向特征金字塔网络，亲测显著涨点！
yolov11sdi
03-24
### 关于YOLOv1与SDI的相关问题 尽管当前讨论主要集中在YOLOv8及其改进版本上，但关于YOLOv1和SDI的结合仍可以从理论和技术角度进行探讨。以下是针对YOLOv1引入SDI模块可能涉及的技术细节以及解决方案。 #### 1. **YOLOv1的基本结构** YOLOv1作为目标检测的经典算法之一，其核心思想是将输入图像划分为S×S网格，并预测每个网格中的B个边界框及其对应的类别概率[^5]。然而，YOLOv1存在一些局限性，例如特征提取能力较弱、多尺度物体检测效果不佳等问题。 #### 2. **SDI模块的作用** SDI（Selective Dimensional Integration）模块是一种创新的特征融合技术，旨在通过选择性地整合不同维度的特征来增强模型的表现力[^4]。具体而言，它可以通过以下方式改善YOLOv1： - 提高特征表示能力：通过多层次特征融合，保留更多上下文信息。 - 减少冗余计算：仅关注关键特征维度，降低不必要的计算开销。 - 增强小目标检测性能：通过对低层和高层特征的有效组合，捕捉更精细的目标信息。 #### 3. **YOLOv1中引入SDI的具体实施方案** 为了在YOLOv1中引入SDI模块，可以考虑以下几个方面： ##### (a) 特征提取阶段 在YOLOv1中原有的卷积网络基础上增加SDI模块，用于更好地融合来自不同层次的特征图。这可以通过修改原有的卷积层配置实现，如下所示： ```python import torch.nn as nn class SDIModule(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SDIModule, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels//2, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels//2, out_channels, kernel_size=3, padding=1) def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.conv2(out) return out + identity ``` ##### (b) 多层次特征融合 借鉴YOLOv8的设计思路，在YOLOv1中也可以尝试引入类似于SDI-BiFPN的架构设计[^2]。这种设计允许高低层特征之间的双向流动，从而显著提升模型对复杂场景的理解能力。 ##### (c) 训练策略调整 由于增加了额外的参数量，训练过程中需注意正则化手段的应用以防止过拟合现象的发生。此外，还可以采用动态学习率调度器等高级技巧加速收敛过程。 #### 4. **实验验证与结果分析** 基于上述改动后重新构建并测试新模型的效果至关重要。通常情况下，应该从以下几个指标出发评估最终成果的好坏程度： - mAP@0.5: 衡量平均精度均值的标准； - FPS: 实时处理速度衡量标准； - 参数数量/内存占用情况对比原版是否有明显增长趋势。 #### 5. **潜在挑战及应对措施** 虽然理论上讲将SDI融入到YOLOv1当中具备可行性，但在实际操作层面仍然面临不少困难之处。比如如何平衡好性能增益同硬件资源消耗之间关系就是一个亟待解决的重要课题；另外还需要充分考虑到迁移至其他平台部署时可能出现兼容性障碍等因素影响。 --- ###
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