使用BiFPN优化YOLOv7目标检测算法

最新推荐文章于 2023-10-05 15:16:44 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。

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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
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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。
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。
YOLOv7添加BiFPN
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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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05-26 2423
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。
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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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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——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）。在ImageNet上，据我们所知，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是老模型首次实现该精度。 在NVIDIA 1080Ti GPU上，RepVGG模型的运行速度比ResNet-50快83％，比ResNet-101快101％，并且具有更高的精度，与诸如EfficientNet和RegNet的最新模型相比，RepVGG显示出良好的精度-速度权衡。效果对比如下图所示。
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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)
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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。
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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。
YOLOv5与BiFPN结合的创新改进方法及Python代码实现
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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。
BiFPN+yolov5网络结构图
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03-25
### 关于 BiFPN 与 YOLOv5 的网络结构 BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）是一种双向特征金字塔网络，旨在通过增强不同尺度之间的特征交互能力来提升目标检测性能。YOLOv5 是一种基于 YOLO 家族的目标检测算法，在设计上注重实时性和准确性。 虽然原始的 YOLOv3 使用 Darknet-53 构建深层网络并引入残差连接[^1]，而 YOLOv5 则采用了更灵活的设计策略，允许开发者轻松扩展不同的模块以优化模型表现。当将 BiFPN 集成到 YOLOv5 中时，主要目的是改善多尺度特征提取的能力，从而提高小物体检测精度以及整体检测效果。 以下是关于如何实现 BiFPN 和 YOLOv5 结合的一个简化说明： #### 网络架构概述 1. **骨干网络 (Backbone)** YOLOv5 默认采用 CSPDarknet53 或其他变体作为主干网络用于特征提取。此部分负责生成多层次的基础特征图。 2. **颈部网络 (Neck)** 在传统 YOLOv5 设计中，“neck”通常由 PANet 组件构成，该组件专注于跨尺度特征融合。如果替换为 BiFPN，则可以进一步加强上下文信息传递效率。具体来说，BiFPN 将多个层次上的特征进行加权融合，并支持自顶向下和自底向上传播路径[^2]。 3. **头部网络 (Head)** 头部保持不变，继续执行边界框预测、类别分类等功能。 下面是一个简单的伪代码表示这种组合方式下的核心逻辑: ```python class Model(nn.Module): def __init__(self, backbone=CSPDarknet53(), neck=BiFPN(), head=YoloV5Head()): super().__init__() self.backbone = backbone self.neck = neck self.head = head def forward(self, x): features = self.backbone(x) # 提取基础特征 fused_features = self.neck(features) # 特征融合 outputs = self.head(fused_features) # 输出预测结果 return outputs ``` 需要注意的是，实际部署过程中还需要调整超参数设置，比如学习率调度器配置、损失函数定义等细节方面的工作才能达到最佳性能。 --- ###
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