YOLOv5改进之bifpn

已于 2024-05-01 22:43:42 修改
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分类专栏： YOLO系列改进 YOLOv5改进：从入门到实战改进 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉
于 2024-05-01 20:19:13 首次发布
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本文深入探讨了YOLOv5中引入的BIFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）原理，分析其如何通过跨区域连接提升小目标检测性能。同时，提供了相关代码实现，并详细说明了在YOLOv5训练过程中的配置和应用。

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YOLOv5 更换Neck之 BiFPN
YOLOv8项目贡献者
06-06 3万+
Yolov5更换BiFPN结构
YOLOv5、YOLOv8改进-BIFPN
weixin_45303602的博客
07-26 5947
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。
YOLOv5结合BiFPN
热门推荐
曾星的博客
04-28 3万+
现在yolov5的neck用的是PANet，在efficient论文中提出了BiFPN结构，还有更加不错的性能。所以就尝试将yolov5中的PANet层改为BiFPN。 需要修改的地方 主要是修改yaml配置文件 我修改的是yolov5x.yaml，将concat层连接不同的layer。有三层BiFPN，最后输出为了和yolov5对应，我没有用在论文里写的p3-p7五个节点，我只用了三个。（这里应该要用relu使w>0，我训练报错就没有用relu） 修改common.py class Concat
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。
在Yolov5中，使用BiFPN
qq_53821866的博客
10-11 4355
BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测任务的特征金字塔网络结构。在传统的目标检测算法中，通常使用特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，简称FPN）来提取不同尺度的特征。FPN通过在网络中添加额外的侧分支和上采样操作来获得多尺度的特征图。然而，在FPN中，上采样和下采样操作之间的信息流只是单向的。BiFPN通过在不同尺度的特征金字塔网络中引入双向连接，实现了跨层级的信息交流和融合。
将yolov5中的PANet层改为BiFPN
m0_56247038的博客
05-20 1万+
本文以YOLOv5-6.1版本 1.修改common.py,在common.py后加入如下代码 # 结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重 # 两个分支add操作 class BiFPN_Add2(nn.Module): def __init__(self, c1, c2): super(BiFPN_Add2, self).__init__() # 设置可学习参数 nn.Parameter的作用是：将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型
【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 5981
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
YOLOv5是一种高效的目标检测框架，以其快速的检测速度和优秀的性能而受到广泛关注。在YOLOv5的7.0版本中，我们可以通过添加...总的来说，通过对YOLOv5进行这样的改进，我们可以获得一个更强大且适应性更强的检测模型。
【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。
yolov5-7.0 添加BiFPN
heromps的博客
05-23 1万+
BiFPN是目标检测中神经网络架构设计的选择之一，为了优化目标检测性能而提出。主要用来进行多尺度特征融合，对神经网络性能进行优化。
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 4677
在使用BiFPN时，可以通过调整网络结构来提高模型性能。
深度学习实战 1 YOLOv5结合BiFPN
qq_41134483的博客
11-03 2万+
BiFPN简单介绍，YOLOv5结合BiFPN （concat操作）
yolov5中使用denselayer替换focus，fpn结构改为bi-fpn
zqt321的博客
02-14 1万+
改进YOLOv5：添加BiFPN，提升目标检测性能
最新发布
gitblog_06668的博客
09-26 691
改进YOLOv5：添加BiFPN，提升目标检测性能 【下载地址】改进YOLOv5添加BiFPN 改进YOLOv5：添加BiFPN 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentatio...
优化YOLOv5模型的Neck之BiFPN计算机视觉
带你成为别人眼中的大佬！
06-01 914
而在YOLOv5模型的构建过程中，Neck是非常重要的一个环节，它可以将从Backbone中提取的特征图进行归一化、融合、筛选等处理，从而使模型更加稳定和准确。而在Neck中，BiFPN（Bilateral Feature Pyramid Network）是一种比较新颖和有效的设计方案，能够有效地保留特征信息的同时，减少网络参数和运算量，提高模型的效率和性能。其中，YOLOv5是一种非常优秀的目标检测算法，其结合了神经网络和计算机视觉的相关技术，可实现对各种目标的智能识别和追踪，并具有较高的准确度和速度。
YOLOv5与BiFPN结合的创新改进方法及Python代码实现
BugHunterX的博客
09-12 693
总之，YOLOv5与BiFPN结合的创新改进方法可以提升目标检测性能，通过引入BiFPN结构实现了多尺度特征的融合和上下文信息的丰富，进一步提高了检测的准确性和稳定性。BiFPN是一种用于目标检测的特征金字塔网络结构，它通过自底向上和自顶向下的路径，实现了特征的多尺度融合和上下文信息的丰富。上述代码中，我们首先定义了一个BiFPN模块，其中包含了上采样和下采样的卷积操作，以及自底向上和自顶向下的特征融合过程。然后，在YOLOv5模型中引入了BiFPN，并在前向传播过程中使用了BiFPN。
yoloV5更换BiFPN结合小目标检测层
Zeng999212的博客
01-24 1万+
小目标检测层结合BiFPN
YOLOv5改进系列(五) 更换Neck之BiFPN，AFPN，BiFusion
专注于人工智能学习，总结
12-14 9661
是继 2019 年推出 EfficientNet 模型之后，Google 人工智能研究小组Tan Mingxing等人为进一步提高目标检测效率，以 EfficientNet 模型和双向特征加权金字塔网络 BiFPN为基础，于2020 年创新推出的新一代目标检测模型，在COCO数据集上吊打其他方法。多尺度特征在目标检测任务中对具有尺度方差的目标进行编码时具有重要意义。多尺度特征提取的一种常见策略是采用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。
YOLOv5改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【小白轻松上手 | 论文必备】
kay_545
05-16 4089
YOLOv5改进，bifpn，双向特征金字塔，yolov8改进，yolo
yolov5改进添加BiFPN
07-31
要在yolov5中添加BiFPN，你需要进行以下步骤： 1. 打开parse_model函数，在elif m is Concat:语句后面添加以下代码： ```python elif m is Concat: c2 = sum(ch[x] for x in f) # 添加bifpn_add结构 elif m in [BiFPN_Add2, BiFPN_Add3]: c2 = max([ch[x] for x in f]) ``` 这将在模型中添加BiFPN相关的代码。[1][2] 2. 修改optimizer。在parse_model函数中找到optimizer的部分，大概在150行左右，将以下代码添加到该位置： ```python optimizer = smart_optimizer(model, opt.optimizer, hyp['lr0'], hyp['momentum'], hyp['weight_decay']) ``` 这将使用智能optimizer对模型进行优化。[3] 通过以上步骤，你就可以在yolov5中添加BiFPN了。请确保按照正确的位置添加代码，并进行适当的测试和验证。
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