bifpn专题

YOLOv5改进（二）BiFPN替换Neck网络

前言针对红绿灯轻量化检测，上一节使用MobileNetv3替换了主干网络，本篇将在使用BiFPN替换Neck的方式优化算法~ 往期回顾 YOLOv5改进（一）MobileNetv3替换主干网络目录一、BiFPN简介二、改进方法一第一步：在common.py中添加BiFPN模块第二步：在yolo.py中的parse_model函数加入类名第三步：制作模型配置文件第四步：验证新加入

特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为BiFPN

前言：Hello大家好，我是小哥谈。BiFPN是一种卷积神经网络结构，它结合了自注意力编码器和多头注意力解码器，同时使用两个特征金字塔（即低分辨率和更高分辨率）来捕获不同尺度的特征，这种网络结构在目标检测、人脸识别等任务中表现出色。本文就教大家如何在YOLOv8的Neck网络中添加BiFPN。🌈 目录 🚀1.基础概念

YOLOv9有效改进|加入CVPR2020的Bifpn。

专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，助力高效涨点！！！一、论文摘要 Bifpn是RT-DETR中使用的特征提取模块。二、Bifpn模块详解 2.1 模块简介 Bifpn：重复加权双向特征金字塔网络。本文用于替换YOLOv9中的FPN+PAN结构。三、 Bifpn模块使用教程 3.1 HGBlock模

YOLOv8改进 | Neck篇 | 当SDI碰上BiFPN形成全新的特征金字塔网络（全网独家创新）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用多层次特征融合模块（SDI）配上经典的加权双向特征金字塔网络Bi-FPN形成一种全新的Neck网络结构，从而达到二次创新的效果，其中（SDI）模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。Bi-FPN无需过多介绍其作为经典的特征金字塔网络其效果一直以来都是非常的不错，其中Bi-FPN的劣势主要是时间过于久远，但是SDI

YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层

目录 1. BiFPN 1.1 FPN的演进 2. YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层 1. BiFPN BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测和语义分割任务的神经网络架构，旨在改善特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）的性能。FPN是一种用于处

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT（教你如何融合改进机制）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是融合改进，最近有好几个读者和我反应单独的机制都能够涨点，一融合起来就掉点，这是大家不了解其中的原理(这也是为什么我每一个机制都给大家讲解一下原理，大家要明白其中的每个单独的机制涨点原理然后才能够更好的融合，有一些结构是有冲突的)，不知道哪些模块和那些模块融合起来才能够涨点。所以本文给大家带来的改进机制是融合 BiFPN+ RepViT的融合改进机制，实现

EfficientDet:Scalable and Efficient Object Detection中文版 (BiFPN)

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection EfficientDet：可扩展和高效的目标检测摘要模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。本文系统地研究了用于目标检测的神经网络架构设计选择，并提出了几个关键的优化方法来提高效率。首先，我们提出了**加权双向特征金字塔网络（BiFPN），可以轻松快速地进行多尺度特征融合；其次，我们

YOLOv5结合BiFPN，如何替换YOLOv5的Neck实现更强的检测能力？

一、BiFPN是什么？ 1、什么是BiFPN 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。在目标检测领域，FPN用于将不同分辨率的特征图进行融合，以便更好地捕捉对象的不同尺度和细节。然而，FPN只是在单向上进行融合，可能会导致低分辨率的特征图被忽略或过度压缩。因此，BiFPN被引入，以便更好地保留低分辨率

RT-DETR 应用 BiFPN 结构 | 加权双向特征金字塔网络

模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。在本文中，我们系统地研究了目标检测中的神经网络架构设计选择，并提出了几种关键的优化方法来提高效率。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），它可以实现简单快速的多尺度特征融合；其次，我们提出了一种复合缩放方法，同时对骨干网络、特征网络和框/类别预测网络进行分辨率、深度和宽度的均匀缩放。基于这些优化和更好的骨干网络，我们开发了一种新的目标检测器

RT-DETR 应用 BiFPN 结构 | 加权双向特征金字塔网络

模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。在本文中，我们系统地研究了目标检测中的神经网络架构设计选择，并提出了几种关键的优化方法来提高效率。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），它可以实现简单快速的多尺度特征融合；其次，我们提出了一种复合缩放方法，同时对骨干网络、特征网络和框/类别预测网络进行分辨率、深度和宽度的均匀缩放。基于这些优化和更好的骨干网络，我们开发了一种新的目标检测器

【论文笔记】EfficientDet（BiFPN）（2020）

目录前言一、研究背景二、新型Neck结构：BiFPN三、EfficientDet的网络结构四、PyTorch实现model 前言论文地址： https://arxiv.org/abs/1911.09070. PyTorch实现： https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch. 贡献：提出一种全新