YOLOv8改进---BiFPN特征融合

最新推荐文章于 2025-03-08 16:29:33 发布
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分类专栏： yolov8改进系列 文章标签： YOLOv8 BiFPN
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版权

一、BiFPN原理
1.1 基本原理
BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network），双向特征金字塔网络是一种高效的多尺度特征融合网络，其基本原理概括分为以下几点：

  1. 双向特征融合：BiFPN允许特征在自顶向下和自底向上两个方向上进行融合，从而更有效地结合不同尺度的特征。
  2. 加权融合机制：BiFPN通过为每个输入特征添加权重来优化特征融合过程，使得网络可以更加重视信息量更大的特征。
  3. 结构优化：BiFPN通过移除只有一个输入边的节点、添加同一层级的输入输出节点之间的额外边，并将每个双向路径视为一个特征网络层，来优化跨尺度连接。

如下图所示：
在这里插入图片描述
(a) FPN (Feature Pyramid Network): 引入了自顶向下的路径来融合从第3层到第7层（P3 - P7）的多尺度特征。
(b) PANet: 在FPN的基础上增加了自底向上的额外路径。
© NAS-FPN: 使用神经架构搜索（NAS）来找到不规则的特征网络拓扑，然后重复应用相同的块。
(d) BiFPN: 通过高效的双向跨尺度连接和重复的块结

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YOLOv8 BiFPN双向特征金字塔网络
走向CTO的路上...
02-28 979
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。
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 6327
🌳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中双向特征金字塔网络（BiFPN）的优化与应用分析
最新发布
shrgegrb的博客
03-08 1543
BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Networks）是基于传统FPN进行改进的一种网络结构。传统FPN通过自顶向下和自底向上的方式融合不同层次的特征，但其缺点在于融合过程中信息的丢失以及特征图之间的不对齐。BiFPN则通过引入双向融合机制，在不同尺度的特征图之间进行更为高效的特征融合。双向连接：不仅自顶向下融合特征，还通过自底向上的方式进行反向传播。加权融合：使用加权求和方式来对不同来源的特征进行融合，这样可以选择性地强化重要特征。可学习的融合权重。
yolov8改进之添加BiFPN，mAP50-95评价上涨
lvnacp的博客
05-15 5542
yolov8添加BiFPN特征融合，实现涨点
YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层
qq_43649937的博客
11-03 1万+
YOLOv8
yolov8改进之添加BiFPN
weixin_42875510的博客
09-13 1199
文件所在目录ultralytics/ultralytics/nn/modules/bifpn.py,bifpn.py中添加下面的代码。3.2 修改ultralytics/ultralytics/nn/tasks.py文件 ，把类BiFPN_Concat2引入。3 修改tasks.py文件 ，文件所在目录：ultralytics/ultralytics/nn/tasks.py。因为之前做过在yolov5中添别BiFPN，所以尝试在yolov8中添加看一看效果。1 修改bifpn.py文件。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合BiFPN网络，亲测显著涨点！
热门推荐
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！
改进YOLOv8 | 特征融合优化 | YOLOv8引入BiFPN结构 | EfficientDet：高效可扩展目标检测
JjtlReact的博客
09-17 2721
在YOLOv8中，一项重要的改进是引入了BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）结构，以优化特征融合过程。在目标检测任务中，特征融合是一个关键步骤，它有助于提取不同尺度的特征信息并提高检测的性能。传统的特征金字塔结构通常采用自上而下或自下而上的方式进行特征融合，但这种方式容易导致信息丢失或者特征冗余。通过上述代码，我们成功地将BiFPN结构应用于YOLOv8模型，并完成了特征融合优化。在YOLOv8模型中，我们需要用BiFPN替换掉原先的特征融合部分。
芒果改进YOLOv8系列：加强特征融合网络BiFPN结构，提升有效特征融合 - 计算机视觉
QvisCs的博客
09-13 814
为了提高YOLOv8的性能，我们对其特征融合网络进行了改进，引入了一种名为BiFPN的结构，该结构能够更好地融合有效特征，进一步提升检测准确度和鲁棒性。我们可以在YOLOv8的特征金字塔结构中插入BiFPN模块，以实现更好的特征融合。BiFPN由一系列的双向特征金字塔模块组成，每个模块都有四个分支：上一层的特征图、下一层的特征图、上一层的横向连接和下一层的横向连接。通过以上改进，我们成功地将BiFPN结构应用到YOLOv8中，实现了更好的特征融合，从而提升了目标检测的准确度和鲁棒性。
YOLOv8改进-bifpn
weixin_45303602的博客
08-06 7317
跨尺度连接通过添加一个跳跃连接和双向路径来实现，自此实现了加权融合和双向跨尺度连接。该结构是加权且双向连接的，即自顶向下和自底向上结构，通过构造双向通道实现跨尺度连接，将特征提取网络中的特征直接与自下而上路径中的相对大小特征融合，保留了更浅的语义信息，而不会丢失太多的深层语义信息。传统的特征融合时将尺度不同的特征图以相同权重进行加权，但是当输入的特征图分辨率不同时，以相同的权重进行加权对输出的特征图不平等。所以BiFPN根据不同输入特征的重要性设置不同的权重，同时反复采用这种结构来加强特征融合。
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...
YOLOv5、YOLOv8改进-BIFPN
weixin_45303602的博客
07-26 5889
如果需要在YOLOv5l.yaml等网络结构进行修改的话，不可直接用以上的yaml文件或者就简单修改depth_multiple为1.0，而是 需要修改Concat_bifpn, [256,256]中的通道数为对应网络实际通道数。修改yaml文件（以修改官方YOLOv5s.yaml为例），需要修改head（特征融合网络）common.py构建Concat_BIFPN模块。yolo.py中注册Concat_BIFPNt模块。加权双向金字塔结构，提升不同尺度的检测效果。
【YOLOv10改进- 特征融合NECK】BiFPN：加权双向特征金字塔网络
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。
07-04 1004
在计算机视觉领域，模型效率的重要性日益增加。在本文中，我们系统地研究了用于目标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），它允许轻松快速地进行多尺度特征融合；其次，我们提出了一种复合缩放方法，该方法统一缩放了所有主干网络、特征网络以及框/类别预测网络的分辨率、深度和宽度。基于这些优化和更好的主干网络，我们开发了一种新的目标检测器系列，称为EfficientDet，它在广泛的资源约束条件下始终比先前的技术实现了更好的效率。
【YOLOv8创新升级1】：特征金字塔网络 BiFPN与YOLOv8相结合 （代码实现）
qq_42322398的博客
11-01 3075
Bi-directional Feature Pyramid Network（BIFPN）是一种用于多尺度目标检测的高效特征金字塔网络架构。BIFPN通过引入双向特征融合机制，增强了不同层次特征之间的信息交流，显著提高了网络对多尺度物体的识别能力。该架构利用底向上的路径传递高分辨率特征，同时通过顶向下的路径增强低分辨率特征，从而实现高效的信息融合。BIFPN的设计不仅提高了特征的表达能力，还减少了计算成本和模型复杂度。
YOLOv8改进--添加bifpn结构
jisuaijicainiao的博客
04-07 5405
BIFPN我只是简单了解了一下他的结构图还未做深如了解，在此就不介绍了。可以自己先去研究论文，我研究完再补充。3.其中v8的配置文件修改为;
Yolov8技巧：BIFPN——提升小目标检测性能的加权双向特征金字塔网络
ZuoProgramming的博客
09-17 3268
通过引入BIFPN，我们可以自适应地融合不同尺度的特征，并进行上下文信息的传递和特征的跳跃连接，从而提高小目标的检测精度。BIFPN在BiFPN的基础上进行了改进，引入了特征金字塔网络中的特征融合操作。传统的特征金字塔网络在融合特征时只使用了上采样和下采样的操作，而没有引入跳跃连接。具体的细节请参考代码中的注释。特征金字塔网络是一种常用的目标检测算法中的模块，它通过自上而下和自下而上的方式融合来自不同层级的特征。BIFPN是一种特征金字塔网络，它能够自适应地融合不同尺度的特征并进行上下文信息的传递。
YOLOv8改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT（教你如何融合改进机制）
Snu77的博客
01-03 5809
本文给大家带来的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 BiFPN+ RepViT的融合改进机制，实现大幅度涨点进行二次创新。
Yolov8进阶技巧：BIFPN小目标涨点攻略
一直在水些技术小文
11-11 1517
目标检测技术的不断发展使得算法在面对各种场景和目标时能够更为灵活和准确。Yolov8（You Only Look One-level Version 8）在涌现为一种高效目标检测模型的同时，通过引入BIFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）技巧，显著提升了对小目标的检测能力。本文将深入探讨BIFPN的设计原理、实现代码以及在小目标检测上的显著效果。
yolov8改进BiFPN
02-18
### YOLOv8 中改进 BiFPN 结构的方法 #### 修改配置文件 为了在YOLOv8中集成BiFPN结构，需要调整模型的配置文件。具体来说，复制`ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml`下的`yolov8.yaml`文件至同一级别的新目录`my_v8`内，并重命名为`yolov8-bifpn.yaml`[^4]。 在此新的配置文件中，应引入跳级连接以及加权特征融合机制来构建完整的BiFPN架构。这涉及到对原有网络层定义做出相应改动，确保能够支持双向（自底向上和自顶向下）的信息传递路径[^3]。 ```yaml # 示例：部分修改后的 yolov8-bifpn.yaml 文件片段 backbone: - [focus, [64], [[0]]] ... neck: # 新增 neck 部分用于实现 BIFPN - [bifpn, [256], [[-1, ...]]] # 这里省略了一些细节参数设置 ... head: - [detect, [...]] ``` #### 创建模块代码 除了更新配置外，还需编写具体的Python类或函数以实际搭建起BiFPN组件。通常是在项目源码树中的适当位置新增一个`.py`文件作为此功能模块入口点。 该模块负责处理多尺度输入张量间的交互操作，比如通过卷积运算完成不同分辨率下特征图之间的转换工作；同时还要考虑权重分配策略以便更好地平衡各分支贡献度。 ```python from torch import nn import torch.nn.functional as F class BiFPN(nn.Module): """Bidirectional Feature Pyramid Network""" def __init__(self, num_channels=256, epsilon=1e-4): super(BiFPN, self).__init__() # 初始化必要的子模块... def forward(self, inputs): """ Args: inputs (list[Tensor]): Input feature maps at different levels. Returns: list[Tensor]: Processed outputs after applying bidirectional connections. """ # 实现前向传播逻辑... pass ``` #### 替换任务执行脚本 最后一步是要让整个训练流程识别并调用上述定制化部件。这意味着要编辑像`tasks.py`这样的核心控制程序，使得其能够在初始化阶段加载指定版本的检测器实例——即带有增强型颈部设计的新版YOLOv8模型[^1]。 这样做不仅有助于验证所做更改的有效性，而且也为后续进一步优化提供了便利条件。
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