# BIFPN的PyTorch实现指南
## 引言
在本篇文章中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现BIFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务，并帮助你理解每一步的含义和所需的代码。我们将按照以下步骤进行实现，下面是一个简单的流程表格。
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-10-05 13:18:12
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本课程讲述对YOLOv5更换Neck的改进方法，结合BiFPN或ASFF特征融合机制来提高其性能。
原创
2022-07-12 11:47:57
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这两篇论文都是对小目标检测进行改进的算法，AZ-NET是一篇2016年的CVPR论文，而PGAN则是2017CVPR的一篇论文，二者之间采用了不同的方法，在本文中将对二者主要采用的方法进行介绍并对二者的检测效果进行对比。AZ-NET 原文PGAN 原文AZ-NETAZ-NET：一种基于fast rcnn改进的算法，去除掉了selective search的预选方法，采用了AZ-NET对于临近区域进
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2024-05-10 17:24:46
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[BiFPN介绍]1. BiFPN简介双向特征融合和加权融合机制，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。本文系统地研究了目标检测地神经网络架构设计选择，并提出了几项关键优化以提高效率。首先，本文提出了一种加权双向特征金字塔网络（BIFPN），它允许轻松且快速地进行多尺度特征融合；其次，本文提出了一种复合缩放方法，它可以同时均匀地缩放所有背景网络/特征网络和框/类别预测网络地分辨
火灾会对公共安全产生重大影响，每年都会造成大量人员伤亡和财产损失。及时发现火灾可以大大减少人员伤亡和损失
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2023-07-12 15:16:58
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文章目录???前言一、1️⃣ BiFPN解读二、2️⃣ BiFPN添加方式2.1 ? 在common.py中添加BiFPN模块2.2 ✨在yolo.py文件中加入BiFPN2.3 ⭐️自定义yolov5s_BiFPN.yaml文件2.4 ?添加yolov5s_BiFPN.yaml☀️2.5修改train.py文件三、3️⃣ 实验结果 ???前言BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算
文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）只修改一处将Concat全部换成BiFPN_Add打印模型参数修改common.py修改yolo.py修改train.py1. 向优化器中添加BiFPN的权重参数2. 查看BiFPN_Add层参数更新情况References 前言在之前的这篇博客中，简要介绍了BiFPN的原理，以及YOLOv5作者如何结合BiFPN：【魔改YOLOv5-6.x（
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2024-04-25 13:07:22
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下面借这篇blog记录一些阅读笔记，如果问题，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. BiFPN2.1 Cross-Scale Connections2.2 Weighted Feature Fusion3. EfficientDet4. Ablation Study4.1 Disentangling Backbone and BiFPN4.2 BiFPN Cross-Scale
Efficientnet的延续，提出了更快、更容易的多尺度融合BiFPN；提出了在backbone，feature network，box/class prediction上，统一扩展模型的方式（仍然是调整width, resolution, depth）。1、BiFPN 当前的一些FPN变种，f为作者提出的bifpn，其实是PANet的简单变种。 特征加权融合
原创
2022-01-17 16:04:24
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EfficientDet网络解析模型效果模型结构EfficientNet网络BiFPN网络anchorLoss函数Compound Scaling的影响EfficientDet系列参数EfficientDet系列模型效果 模型效果EfficientDet在COCO上的精度和模型FLOPs如下所示：模型结构EfficientDet以EfficientNet网络作为backbone，BiFPN作为特
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2023-07-10 18:30:55
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Google Colab免费GPU使用教程（一）免费用户只能看到二级目录，子目录看不到了!cd /content/YOLOv5_with_BiFPN
!pwd
!cd YOLOv5_with_BiFPN
!ls一、前言现在你可以开发Deep Learning Applications在Google Colaboratory，它自带免费的Tesla K80 GPU。重点是免费、免费！（国内可能需要t
目录1. BiFPN论文简介2. 在Common.py中添加定义模块(Concat)3. 将类名加入进去，修改yolo.py4. 修改train.py5. 修改配置文件yolov5.yaml1. BiFPN论文简介论文《EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection》地址：https://arxiv.org/
从小模型低计算量模型到高精度SOTA模型，EfficientDet 搜索出来的 8 个模型一路吊打所有之前的知名算法！主要改进点该文一大创新点是改进了FPN中的多尺度特征融合方式，提出了加权双向特征金字塔网络BiFPN。FPN 引入了一种自顶向下的路径，融合P3～P7的多尺度特征，下图为该文提出的BiFPN与几种FPN 改进的比较： （b）PANet引入了自底向上的融合路径，（c）NAS-FPN则
论文论文地址: https://www.mdpi.com/2227-9717/12/1/205Research on an Intelligent Identification Method for Wind Turbine Blade Damage Based on CBAM-BiFPN-YOLOV8
Processes ( IF 3.5 ) Pub Date : 2024-01-18 , DO
原创
2024-02-28 11:42:09
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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：提出一种全新的特征融合方法：重复加权双向特
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2024-09-23 08:17:12
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1. 骨干网络（Backbone）改进替换骨干网络：用更轻量或更强大的网络替换原始骨干网络，例如：轻量级：MobileNetV3、ShuffleNetV2、EfficientNet-Lite高性能：ConvNeXt、Swin Transformer、EfficientNet-B7注意力机制：添加 CBAM、SE、ECA 等模块增强特征提取能力。多尺度特征融合：引入 BiFPN（EfficientD
文章目录1.提升模型感受野1）SPP2）ASPP3）RFB2.注意力机制1）SE2）SAMCAM（Channel Attention Module）SAM（Spatial Attention Module）3）modified SAM3.特征融合模块1）Skip Connection2）Hyper Column3）FPN4）SFAM5）ASFF6）BiFPN4.激活函数1）Swish、hard-
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2024-04-09 21:30:33
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神经网络术语感受野锚框上采样下采样卷积层池化层最大池化平均池化全局平均池化最小池化激活层全连接层特征金字塔自下而上自上而下SPPSPPFDarkNet53CSPDarknetResidual BlockShortcut connectionsResNetResNet和DarkNe的区别与联系convconv2dMLPMSACBLC3模块CA模块SE模块BiFPN 感受野感受野是指在神经网络中，一
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2023-12-20 14:43:34
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论文下载：https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf论文代码：https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch论文摘要：作者提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN)，该网络能够实现简单、快速的多尺度特征融合;其次，提出了一种复合尺度方法，对所有骨干网、特征网络和盒/类预测网络同时统一尺度分辨率
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2024-10-10 10:39:37
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下面是YoloV4论文中给出的目标检测算法的整体架构：主要包含以下几个部分：输入层用来处理输入数据，如数据增强Backbone主干网络用来提取特征Neck层用来做多尺度特征融合，提升特征的表达能力，如SPP、FPN、BiFPN、PAN等预测输出层用来预测输出结果，输出层又分为密集预测（如RPN，SSD，
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2024-05-10 17:25:30
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