BiFPN

最新推荐文章于 2025-03-20 09:50:32 发布
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YOLOv5结合BiFPN：BiFPN网络结构调整，BiFPN训练模型训练技巧
学Java，找哪吒
05-08 4666
在使用BiFPN时，可以通过调整网络结构来提高模型性能。
BiFPN---加权双向特征金字塔网络（附代码）
热门推荐
PLANTTHESON的博客
09-26 2万+
BiFPN---加权双向特征金字塔网络（附代码）
论文阅读和代码实现EfficientDet（BiFPN）
记录图像处理中遇到的点点滴滴
03-04 1174
提出了一个加权双向特征金字塔网络（BIFPN），它允许简单且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，该方法均匀地缩放了所有骨干，功能网络和框/类预测网络的分辨率，深度和宽度。基于这些优化和更好的骨干，我们开发了一个新的对象探测器家族，称为EfficientDet
【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 5891
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。
改进YOLOv5-添加Bifpn
11-15
接着，创建一个新的配置文件`bifpn-yolov5.yaml`，在此文件中，我们将原有的特征图融合层`concat`替换为`BiFPN_Add2`或`BiFPN_Add3`（对于三个特征图的情况）。这里的`BiFPN_Add3`类与`BiFPN_Add2`类似，但能处理三...
中医舌苔分类检测系统源码和数据集：改进yolo11-bifpn-SDI.zip
02-11
"中医舌苔分类检测系统源码和数据集：改进yolo11-bifpn-SDI"是一个融合了现代深度学习模型与传统中医知识的系统，旨在提高舌苔分类检测的准确性和效率。 系统的核心是一种改进的YOLO（You Only Look Once）算法，这...
融合坐标注意力和BiFPN 的 YOLOv5s交通标志检测方法
07-26
加权特征金字塔（ＢｉＦＰＮ）的 ＹＯＬＯｖ５ｓ交通标志检测方法。首先，在特征提取网络中融入坐标注意力机制，提升网络对重要 特征的关注程度，增加模型在不同光照条件下的检测能力；其次，在特征融合网络中使用 ...
YOLOv8 BiFPN双向特征金字塔网络
走向CTO的路上...
02-28 1097
在YOLOv8中引入BiFPN双向特征金字塔网络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。BiFPN是一种基于注意力机制的双向特征金字塔网络，它能够有效地融合不同尺度特征之间的信息，并提升模型对目标特征的提取能力。BiFPN双向特征金字塔网络是一种有效的改进方案，可以显著提高模型的精度和速度，使其成为目标检测、图像分类、语义分割等任务的优选方案。
BiFPN，one-stage，two-stage
m0_56175815的博客
06-11 4194
BiFPN，one-stage，two-stage
BiFPN（EfficientDet）
qq_35766376的博客
03-20 303
1.提出一种全新的特征融合方法：重复加权双向特征金字塔网络 BiFPN（改进版的PANet+带权重的特征融合）2.提出一种复合的缩放方法(EfficientNet方法)：统一缩放 分辨率、深度、宽度、特征融合网络、box/class网络代码实现如下： 三、参考内容 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
EfficientDet(BiFPN)（CVPR 2020）
qq_54372122的博客
05-18 968
高效的双向跨尺度连接加权特征图融合图2：特征网络设计-（a）FPN引入自上而下的路径以融合从第3级到第7级（P3 - P7）的多尺度特征;（B）PANet在FPN之上添加了额外的自下而上的途径;（c）NAS-FPN使用神经架构搜索来找到不规则的特征网络拓扑，然后重复应用相同的块;（d）是我们的具有更好的准确性和效率权衡的BiFPN。首先，删去那些只有一个输入的节点，因为如果一个节点只有一个输入没有特征融合的过程，那么它对旨在融合不同特征的网络的贡献就会比较小。
BIFPN(我们的缩放effentdet以更少的参数和FLOPs实现了最先进的精度。)
m0_59049984的博客
09-14 1515
特别是，在单一模型和单一测试时间尺度下，我们的EfficientDet-D7以77M参数和410B FLOPs实现了最先进的55.1 AP，比以前最好的检测器[45]高出4 AP，而体积小2.7倍，FLOPs减少7.4倍。:为了获得更好的精度，通常通过使用更大的骨干网络(例如，从移动大小的模型[38,16]和ResNet[14]，到ResNeXt[41]和AmoebaNet[32])来扩展基线检测器，或者增加输入图像大小(例如，从512x512[24]到1536x1536[45])。O = pi wi?
【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。
特征融合（五）：​BiFPN-双向特征金字塔网络
小嘤熊的博客
11-06 9176
在融合过程中，之前的一些模型方法没有考虑到各级特征对融合后特征的共享度问题，即之前模型认为各级特征的贡献度相同，而本文作者认为它们的分辨率不同，其对融合后特征的贡献度不同，因此在特征融合阶段引入了weight。图2(a) 是传统FPN，图2(b)是PANet，图2(c)是利用网络自动搜索的方式生成的不规则特征融合模块，且这个模块可以重复叠加使用【即堆叠同样的模块，不停地使用相同的结构融合多层特征】。：浅层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。
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。
睿智的目标检测33——Keras搭建Efficientdet目标检测平台
Bubbliiiing的学习小课堂
06-14 1万+
睿智的目标检测32—Keras搭建Efficientdet目标检测平台学习前言什么是Efficientdet目标检测算法源码下载Efficientdet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、BiFPN加强特征提取3、从特征获取预测结果4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的Efficientdet模型 学习前言 一起来看看Efficientdet的keras实现吧，顺便训练一下自己的数据。 什么是Efficient
bifpn
最新发布
05-06
### BIFPN 的概念及其应用 双向特征金字塔网络（Bidirectional Feature Pyramid Network, BIFPN）是一种用于计算机视觉任务中的高效特征融合方法。它通过增强不同尺度之间的特征交互能力，在目标检测和其他密集预测...
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