Concat_BiFPN操作是双向特征金字塔网络的一部分,用于融合不同尺度的特征。该操作通过双向连接,使得特征融合更加充分,从而提升了模型的检测性能。 实验结果 为了验证改进后的YOLOv8模型的有效性,我们在多个数据集上进行了实验。结果表明,引入C2f_attention、DySnakeConv和BiFPN等改进后,模型在检测精度和速度方面均有显著提升。
1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics\nn\modules\__init__.py文件中的from .conv import和__all__中加入BiFPN的两个模块BiFPN_Concat2和 BiFPN_Concat3。 2、在ultralytics\ultralytics\nn\modules\conv.py文件中上边__all__中同样添加BiFPN的两个模块。 并在该conv.py文件中添加B...
实现步骤如下：在官方yolov8包中，ultralytics\ultralytics n\modules\__init__.py文件中添加BiFPN模块BiFPN_Concat2和BiFPN_Concat3的引用。在ultralytics\ultralytics n\modules\conv.py文件中同样添加BiFPN模块的引用。在ultralytics\ultralytics n\tasks.py文件中声明BiFPN模块，并在parse_model模...
Furthermore, Concat was replaced with BiFPN for richer feature fusion. The bidirectional fusion of depth features from top to bottom and from bottom to top enhances the transmission of feature information acrossed different network layers. Utilizing the VoVGSCSP module, feature maps of diffe...
BiFPN 则为不同的输入特征引入了可学习的权重,并简化了 PAN 以实现更好的性能和更高的效率。PRB-FPN 被提议通过具有双向融合和相关改进的并行 FP 结构来保留高质量的特征以进行准确定位。 受上述工作的启发,YOLOv6 设计了一个增强型 PAN 作为该网络架构的检测 Head。为了在不带来过多计算负担的情况下增强定位...
[方法]首先通过引入GSConv提高模型的感受野,部分Conv更换为轻量化的幻影卷积(Ghost Convolution),采用HorBlock捕捉更长期的特征依赖关系,Concat更换为BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)更加丰富的特征融合,使用VoVGSCSP模块提升微小目标检测,同时引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制来强化田间...
针对农作物害虫目标检测具有目标小,与农作物拟态,检测准确率低,算法推理速度慢等问题,本研究提出一种基于改进YOLOv8的复杂场景下农作物害虫目标检测算法.[方法]首先通过引入GSConv提高模型的感受野,部分Conv更换为轻量化的幻影卷积(Ghost Convolution),采用HorBlock捕捉更长期的特征依赖关系,Concat更换为BiFPN(Bi-...
还包括:YOLOv8模型的Neck部分为BiFPN结构。 7.如权利要求1所述的基于YOLOv8的肺结节图像检测方法,其特征在于,所述步骤4中, 构建的YOLOv8模型的损失函数为: 式中,S(N,N)表示N和N的IOU相似度;W(N,N)表示N和N的尺寸相似度;C为非线 IOUababθabab ...
BIFPNBiFPN 全称 Bidirectional Feature Pyramid Network 加权双向(自顶向下 + 自低向上)特征金字塔网络。相比较于PANet,BiFPN在设计上的改变:总结下图:图d 蓝色部分为自顶向下的通路,传递的是高层特征的语义信息;红色部分是自底向上的通路,传递的是低层特征的位置信息;紫色部分是上述第二点提到的同一层在输入节点和...
第二,创新特征融合网络,这个同理第一,比如将原yolo算法PANet结构改进为Bifpn等。 第三,改进主干特征提取网络,就是类似加个注意力机制等。根据个人实验情况来说,这种改进有时候很难有较大的检测效果的提升,乱加反而降低了特征提取能力导致mAP下降,需要有技巧的添加。