使用BiFPN优化YOLOv7目标检测算法

最新推荐文章于 2025-06-30 13:24:16 发布
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文章标签： 目标检测 算法 YOLO 计算机视觉
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本文介绍如何使用BiFPN改进YOLOv7的Neck模块，通过结合FPN和BiFPN，保留高分辨率信息并利用深层语义信息，提升目标检测性能。文中提供实现代码，并建议通过训练数据验证模型效果。

使用BiFPN优化YOLOv7目标检测算法

目标检测算法是计算机视觉领域最核心的研究方向之一。在YOLOv7中，Neck是关键模块之一，决定了模型的性能表现。为了优化YOLOv7的性能，我们尝试使用BiFPN替换掉原来的Neck模块。

BiFPN（Bidirectional Feature Pyramidal Network）是一种新兴的多尺度特征融合方法。它将FPN（Feature Pyramid Network）和BiFPN相结合，在保留高分辨率信息的同时，充分利用深层次的语义信息，从而提升模型的检测效果。

下面是我们实现的YOLOv7网络结构及BiFPN模块的代码：

import torch.nn as nn
import torch

class BiFPN(nn.Module):
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芒果AI新品YOLOv7系列：BiFPN结构提升特征融合，计算机视觉更精准
带你成为别人眼中的大佬！
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BiFPN结构是一种新型的特征融合方法，它在FPN结构的基础上增加了一个bottom-up分支，能够从更低层次的特征图中提取更多有效的信息并加以融合。总之，BiFPN结构是一种新型的特征融合方法，能够提取更多有效信息，从而提升计算机视觉效果。以上代码实现了BiFPN结构的基本功能，通过输入不同分辨率的特征图，能够输出多级融合后的特征图，提取更丰富的特征信息。通过以上示例代码，可以看出BiFPN结构作为YOLOv7模型的一部分，能够有效提升目标检测结果的精准度。
【RT-DETR涨点改进】独家特征融合改进篇 | RT-DETR引入 BiFPN双向特征金字塔网络，显著提升了多尺度特征融合效率
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Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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本文介绍了BiFPN（双向特征金字塔网络）模块及其在RT-DETR目标检测模型中的应用优化。BiFPN通过引入可学习权重和双向跨尺度连接，显著提升了多尺度特征融合的效率。文章详细阐述了BiFPN的结构原理、核心代码实现，并提供了三种改进配置方案（rtdetr-r18/r50/l-BiFPN.yaml），指导如何在现有模型中集成该模块。实验表明，这种优化方法能有效提升检测精度，在COCO数据集上达到领先水平。文章还包含完整的代码修改指南和配置文件示例，为研究者实现高效涨点提供了实用参考。
YOLOv7添加BiFPN
u011669976的博客
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BiFPN 添加时，分为两种方式。第一种是按照通道数相加（Concat）；第二种是按照特征图相加（Add）第一步：在models/common.py文件中，添加 BiFPN 类。第二步：在models/yolo.py中添加以下代码。目的： 在YOLOv7中使用BiFPN。
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YOLOv7添加BiFPN
改进YOLOv7-Tiny系列：BiFPN特征融合网络实现目标检测
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其中，p4_bu表示来自p3_td通道中提取的特征向量，p5_bu表示来自p4_bu通道中提取的特征向量，p6_bu表示来自p5_bu通道中提取的特征向量，p7_bu表示来自p6_bu通道中提取的特征向量。同样地，我们利用这些特征向量通过不同的比例缩放与相应的特征向量进行相加，构建特征金字塔向上的路径。其中，p6_td表示从C6通道中提取的特征向量，p5_td表示从C5中提取的特征向量，p4_td表示从C4中提取的特征向量，p3_td表示从C3中提取的特征向量。
芒果YOLOv7改进26：Neck篇：首发改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征
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芒果改进YOLOv7系列：首发改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征
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BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种双向特征金字塔网络，通过在不同层级的特征金字塔之间进行自底向上和自顶向下的信息流动，实现高效的特征融合。为了提高YOLOv7的性能，芒果团队引入了改进的特征融合网络BiFPN结构，以融合更多有效的特征。通过引入改进的特征融合网络BiFPN结构，该改进的YOLOv7算法能够更好地处理复杂场景，提高目标检测的性能。芒果改进YOLOv7系列：引入改进特征融合网络BiFPN结构，实现更有效的特征融合。
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更高效的特征融合：双向路径实现跨尺度信息充分交互自适应特征加权：学习不同分辨率特征的最优组合计算效率平衡：深度可分离卷积保持轻量性即插即用设计：无需修改其他网络组件实验表明，该改进在保持推理效率的同时显著提升检测性能，特别对小目标检测改善明显(+7.9% mAP)。BiFPN的模块化设计使其可轻松迁移到其他视觉任务，为多尺度特征处理提供了新的解决方案。未来工作将聚焦于动态结构和自动化设计方向。
YOLOv5结合BiFPN，如何替换YOLOv5的Neck实现更强的检测能力？
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BiFPN是一种基于特征金字塔网络（FPN）和双向特征金字塔网络（BiFPN）的对象检测神经网络结构，它被用于提高目标检测的准确度和速度。
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目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。
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目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）！！！
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YOLOv8中双向特征金字塔网络（BiFPN）的优化与应用分析
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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/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN（更新添加小目标检测层yaml）
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四个检测层的基础上改进特征融合网络为BIFPN。
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将YOLOv5中的PANet层修改为EfficientDet-BiFPN，实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合，明显提升YOLOv5算法检测精度。
YOLOv5改进之BiFPN(含代码，超详细哦)
kay_545
10-05 2万+
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。
YOLOv11 改进策略 | BiFPN：双向特征金字塔网络 - 跨尺度连接与加权特征融合
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在目标检测网络中，颈部网络（Neck）负责有效地融合来自骨干网络（Backbone）的不同层级的特征图，以获得同时包含高分辨率空间信息和低分辨率语义信息的融合特征。这些融合特征被传递给检测头部（Head），用于预测不同尺寸目标的位置和类别。传统的特征金字塔网络（FPN）主要采用自上而下的路径融合语义信息，而 PANet 在 FPN 基础上增加了自下而上的路径以传递空间信息。
YOLOv8改进-bifpn
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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。
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