YOLOv5/v7加入了最新的BiFusion Neck，提升了计算机视觉的效果。BiFusion Neck是一种结合了两个互补信息的方式的网络结构，可以更好地处理对象的复杂环境和多样化问题。
在BiFusion Neck中，我们通过将两个模型进行融合，以获取更丰富的特征来改善物体检测。下面是BiFusion Neck的结构图：
class BiFusionNeck(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
YOLOv5/v7通过引入BiFusion Neck改进了物体检测性能。BiFusion Neck结合两个模型信息，增强特征表示，适应复杂环境和多样问题。该结构通过双卷积层处理输入，融合后再处理以捕获更多细节和上下文，提高检测精度和鲁棒性，减少数据和计算需求。
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