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1. 原理 2.BiFPN代码实现 2.1 将BiFPN代码添加到YOLOv10种 2.2 更改init.py文件 2.3 添加yaml文件 2.4 在task.py中进行注册 2.5 执行程序 3. 完整代码分享

2. GFLOPs

3. 进阶

4. 总结 1. 原理 ​ 论文地址EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection——点击即可跳转 官方代码BiFPN官方代码仓库——点击即可跳转 BIFPN全称为双向特征金字塔网络Bidirectional Feature Pyramid Network是一种用于目标检测和图像分割的神经网络架构。它在EfficientDet和其他一些计算机视觉任务中被广泛使用。BIFPN的设计目标是提高特征融合的效率和效果使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高性能。以下是对BIFPN的详细讲解 背景 在计算机视觉任务中特征金字塔网络FPN是一种常用的方法它通过构建不同尺度的特征图来捕获不同尺度的目标。然而传统的FPN存在一些缺点如特征融合效率低、信息流通不充分等。BIFPN则通过引入双向的特征融合机制和加权的特征融合方法来克服这些问题。 核心思想 双向特征融合 传统的FPN是单向的即从高层特征图向低层特征图传递信息。而BIFPN在此基础上增加了反向的信息传递即从低层特征图向高层特征图传递信息。这种双向的信息流动使得特征图之间的信息融合更加充分。 加权特征融合 在BIFPN中不同尺度的特征图在融合时会分配不同的权重。这些权重是可学习的参数模型在训练过程中会自动调整它们以最优地融合不同尺度的特征。这样一来模型能够更好地利用每个特征图的信息提高整体的特征表示能力。
   结构细节 BIFPN的结构设计非常灵活可以适应不同的网络架构和任务需求。以下是BIFPN的几个关键组件 上下文融合层在上下文融合层中BIFPN将来自不同尺度的特征图进行融合采用加权求和的方式。这种加权求和通过学习到的权重来平衡不同特征图的贡献。 重复融合模块BIFPN中通常会堆叠多个融合模块这些模块会反复进行特征融合从而进一步增强特征的表达能力。 尺度变化处理BIFPN能够处理不同尺度的特征图并在融合过程中考虑到这些尺度变化。通过上下采样等操作BIFPN可以有效地处理不同分辨率的特征图。
   优势 高效性通过加权特征融合和重复融合模块BIFPN能够在保持高效计算的同时提升特征表示能力。 鲁棒性双向特征融合使得BIFPN对不同尺度目标的检测更加鲁棒能够更好地应对多尺度问题。 灵活性BIFPN可以方便地集成到不同的神经网络架构中适应不同的任务需求。
   应用 BIFPN被广泛应用于各种计算机视觉任务中尤其是在目标检测和图像分割方面表现出色。比如在EfficientDet中BIFPN作为核心组件之一通过高效的特征融合机制显著提升了模型的检测性能。 总结 BIFPN通过引入双向特征融合和加权特征融合克服了传统FPN的局限性提高了特征融合的效率和效果。其灵活高效的设计使其在计算机视觉任务中得到广泛应用为提升模型性能提供了有力支持。 2.BiFPN代码实现 2.1 将BiFPN代码添加到YOLOv10种 关键步骤一: 将下面代码粘贴到在/ultralytics/ultralytics/nn/modules/block.py中并在该文件的all中添加“Concat_BiFPN”  class Concat_BiFPN(nn.Module):def init(self, dimension1):super(Concat_BiFPN, self).init()self.d dimensionself.w nn.Parameter(torch.ones(3, dtypetorch.float32), requires_gradTrue)self.epsilon 0.0001def forward(self, x):w self.wweight w / (torch.sum(w, dim0) self.epsilon) # 将权重进行归一化# Fast normalized fusionx [weight[0] * x[0], weight[1] * x[1]]return torch.cat(x, self.d) BiFPN的主要流程可以分为以下几个步骤 特征提取首先输入图像经过卷积神经网络如EfficientNet等进行特征提取得到一系列特征图这些特征图包含了不同层级的语义信息。 自下而上特征传递BiFPN从底层开始利用双线性池化将低分辨率特征图上采样到高分辨率然后使用双向连接将上一层的特征图与下一层的上采样特征图进行融合。这种自下而上的特征传递可以帮助从更低层级获取更丰富的信息。 自上而下特征传递接着BiFPN沿着特征金字塔网络的自上而下路径进行特征传递。在这个过程中BiFPN利用双向连接将上一层的特征图与下一层的上采样特征图进行融合以获得更加丰富和准确的特征表征。 多尺度特征融合BiFPN在每个层级上都进行多尺度特征融合将不同分辨率的特征图通过双线性池化进行融合从而提高特征的表征能力和鲁棒性。 最终特征输出最后BiFPN输出的特征图经过一系列后续处理如分类器和回归器等用于目标检测任务中的目标分类和边界框回归等。
   通过这样的流程BiFPN能够充分利用不同层级的特征信息并通过双向连接和双线性池化等技巧提高了特征的表征能力和目标检测的性能。 2.2 更改init.py文件 关键步骤二修改modules文件夹下的init.py文件先导入函数 然后在下面的all中声明函数 2.3 添加yaml文件 关键步骤三在/ultralytics/ultralytics/cfg/models/v10下面新建文件yolov10_BiFPN.yaml文件粘贴下面的内容 # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, # [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv10n backbone backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 6, C2f, [256, True]]- [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 6, C2f, [512, True]]- [-1, 1, SCDown, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 3, C2f, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 1, PSA, [1024]] # 10# YOLOv10 head head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 4], 1, Concat_BiFPN, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat_BiFPN, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat_BiFPN, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, v10Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)温馨提示本文只是对yolov10n基础上添加模块如果要对yolov10n/l/m/x进行添加则只需要指定对应的depth_multiple 和 width_multiple。  # YOLOv10n depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.25 # layer channel multiple# YOLOv10s depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple# YOLOv10l depth_multiple: 1.0 # model depth multiple width_multiple: 1.0 # layer channel multiple# YOLOv10m depth_multiple: 0.67 # model depth multiple width_multiple: 0.75 # layer channel multiple# YOLOv10x depth_multiple: 1.33 # model depth multiple width_multiple: 1.25 # layer channel multiple 2.4 在task.py中进行注册 关键步骤四在parse_model函数中进行注册 elif m is Concat_BiFPN:c2 sum(ch[x] for x in f) 2.5 执行程序 关键步骤五在ultralytics文件中新建train.py将model的参数路径设置为yolov10_BiFPN.yaml的路径即可 from ultralytics import YOLOv10# Load a model

   model YOLO(yolov8n.yaml) # build a new model from YAML

   model YOLO(yolov8n.pt) # load a pretrained model (recommended for training)model YOLOv10(r/projects/yolo/yolov10/ultralytics/cfg/models/v10/yolov10_BiFPN.yaml) # build from YAML and transfer weights# Train the model

   model.train(batch16) 建议大家写绝对路径确保一定能找到 运行程序如果出现下面的内容则说明添加成功 3. 完整代码分享 https://pan.baidu.com/s/1ZDM2aQ55nXx_aFxqPm9Jgg?pwdz95u 提取码: z95u 

5. GFLOPs 关于GFLOPs的计算方式可以查看百面算法工程师 | 卷积基础知识——Convolution 未改进的YOLOv10nGFLOPs 改进后的GFLOPs  5. 进阶 只需要更换code和ymal文件其他的步骤相同 

   结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重

   两个分支concat操作

   class BiFPN_Concat2(nn.Module):def init(self, dimension1):super(BiFPN_Concat2, self).init()self.d dimensionself.w nn.Parameter(torch.ones(2, dtypetorch.float32), requires_gradTrue)self.epsilon 0.0001def forward(self, x):w self.wweight w / (torch.sum(w, dim0) self.epsilon) # 将权重进行归一化# Fast normalized fusionx [weight[0] * x[0], weight[1] * x[1]]return torch.cat(x, self.d)# 三个分支concat操作 class BiFPN_Concat3(nn.Module):def init(self, dimension1):super(BiFPN_Concat3, self).init()self.d dimension# 设置可学习参数 nn.Parameter的作用是将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter# 并且会向宿主模型注册该参数 成为其一部分 即model.parameters()会包含这个parameter# 从而在参数优化的时候可以自动一起优化self.w nn.Parameter(torch.ones(3, dtypetorch.float32), requires_gradTrue)self.epsilon 0.0001def forward(self, x):w self.wweight w / (torch.sum(w, dim0) self.epsilon) # 将权重进行归一化# Fast normalized fusionx [weight[0] * x[0], weight[1] * x[1], weight[2] * x[2]]return torch.cat(x, self.d)

   Parameters

   nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, # [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv10n backbone backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 6, C2f, [256, True]]- [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 6, C2f, [512, True]]- [-1, 1, SCDown, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 3, C2f, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 1, PSA, [1024]] # 10# YOLOv10 head head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 4], 1, BiFPN_Concat2, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, BiFPN_Concat3, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, BiFPN_Concat2, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, v10Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)6. 总结 BIFPN双向特征金字塔网络通过双向特征融合和加权特征融合的创新设计显著提升了特征金字塔网络FPN的性能。其核心思想是将信息在特征金字塔中双向传递即从高层特征图向低层特征图传递同时也从低层特征图向高层特征图传递确保特征信息的充分融合。同时BIFPN引入了可学习的加权机制通过在训练过程中自动调整权重优化不同尺度特征图的融合效果。这种设计不仅提高了特征表示的能力还保持了计算的高效性使其在目标检测和图像分割等计算机视觉任务中表现出色能够更好地应对多尺度问题和不同任务需求。