华为VanillaNet遇上BiFPN：YOLOv8的性能突破之旅

1. 引言

目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，而YOLO系列算法因其出色的速度和精度平衡而广受欢迎。YOLOv8作为该系列的最新成员，在精度和效率方面都达到了新的高度。然而，在复杂场景和小目标检测方面仍有改进空间。本文将介绍如何通过融合华为VanillaNet的简洁架构和BiFPN的高效特征融合机制，进一步提升YOLOv8的性能。

2. 核心技术解析

2.1 VanillaNet架构优势

华为提出的VanillaNet是一种极简的神经网络架构，其核心思想是：

1. 去除复杂的注意力机制和分支结构
2. 使用深度可分离卷积降低计算量
3. 通过增强的激活函数保持非线性表达能力

VanillaNet的优势在于：

• 更低的计算复杂度
• 更好的硬件利用率
• 保持相当的精度水平

2.2 BiFPN特征融合机制

BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)是EfficientDet中提出的特征金字塔改进版本，其特点包括：

1. 双向跨尺度连接
2. 可学习的特征权重
3. 重复利用同一层级特征

这种结构特别适合目标检测任务，能够有效融合不同尺度的特征信息。