BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network),双向特征金字塔网络是一种高效的多尺度特征融合网络,它在传统特征金字塔网络(FPN)的基础上进行了优化。主要特点包括: 1. 高效的双向跨尺度连接:BiFPN通过在自顶向下和自底向上路径之间建立双向连接,允许不同尺度特征间的信息更有效地流动和融合。 2. 简化的网络结构:BiFPN...
首先,我们提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN),它允许轻松快速地进行多尺度特征融合;其次,我们提出了一种复合缩放方法,该方法统一缩放了所有主干网络、特征网络以及框/类别预测网络的分辨率、深度和宽度。基于这些优化和更好的主干网络,我们开发了一种新的目标检测器系列,称为EfficientDet,它在广泛的资源约束条件下...
下图展示的是EfficientDet架构的具体细节,其中包含了EfficientNet作为骨干网络(backbone),以及BiFPN作为特征网络的使用。在这个架构中,BiFPN层通过其双向特征融合的能力,从EfficientNet骨干网络接收多尺度的输入特征,然后生成用于对象分类和边框预测的富有表现力的特征。 在BiFPN层中,我们可以看到不同尺度的特征(P2至P7)如何通...
下图展示的是EfficientDet架构的具体细节,其中包含了EfficientNet作为骨干网络(backbone),以及BiFPN作为特征网络的使用。在这个架构中,BiFPN层通过其双向特征融合的能力,从EfficientNet骨干网络接收多尺度的输入特征,然后生成用于对象分类和边框预测的富有表现力的特征。 在BiFPN层中,我们可以看到不同尺度的特征(P2至P7)如何通...
简介:YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络,其是一种特征融合层的结构,也就是我们本文改进YOLOv5模型中的Neck部分,它的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。本文给大家带来的结构可以让大家自行...