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...
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...
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...
1. 向优化器中添加BiFPN的权重参数 2. 查看BiFPN_Concat层参数更新情况 前言 这篇博客【魔改YOLOv5-6.x(中)】:加入ACON**函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN简要介绍了BiFPN的原理,以及YOLOv5作者如何结合BiFPN。 之前尝试过设置可学习的权重参数,将不同的分支进行Add操作,具体可以参考这篇博客:【...
Ghost+BiFPN # YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license # Parameters nc: 20 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,...
BiFPN(双向特征金字塔网络)的创新点可以从以下几个方面总结: 高效的双向跨尺度连接:BiFPN的核心创新之一是双向跨尺度连接,允许特征在不同层级之间通过自上而下和自下而上的路径进行更全面的信息传递和融合。这与传统的FPN和PAN不同,后者主要采用自上而下的特征传播方式。