双向特征金字塔网络（BiFPN）网络结构

### 双向特征金字塔网络（BiFPN）概述 双向特征金字塔网络（Bidirectional Feature Pyramid Network, BiFPN）是一种改进版的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN），旨在通过更高效的跨尺度连接方式提升目标检测和其他计算机视觉任务中的性能。它最初被引入EfficientDet架构中，作为其核心组件之一。 #### 网络结构特点 BiFPN的核心思想是在多个尺度之间实现双向的信息流动，从而增强多尺度特征的学习能力。传统的FPN仅支持单向的自顶向下或自底向上的信息传递，而BiFPN通过增加额外的横向连接和加权机制实现了更加灵活的特征融合[^1]。 以下是BiFPN的主要组成部分： 1. **多层次特征输入** 输入到BiFPN的是来自骨干网络的不同层次特征图（通常是从浅层到深层的C3、C4、C5等特征）。这些特征图具有不同的分辨率和语义信息强度。 2. **自下而上的路径聚合** 自下而上的路径负责从小尺寸特征逐步生成大尺寸特征。在这个过程中，较低级别的特征会被上采样并与高级别的特征进行逐元素相加操作。为了减少不同级别之间的差异影响，BiFPN采用了可学习权重来调整各分支的重要性[^2]。 3. **自顶向下的路径聚合** 类似地，在自顶向下的路径中，较大尺寸的特征会经过卷积处理后再下采样至较小尺寸，并与对应的小尺寸特征相结合。这种设计允许高层级丰富的上下文信息能够反哺给低层级细节更为清晰的部分。 4. **重复堆叠模块** 不同于传统的一次性构建单一阶段的FPN，BiFPN可以通过多次迭代上述两个方向的操作形成更深更强力的特征表示形式。每次循环都会进一步加强各个尺度间的关系绑定程度以及整体表达力。 5. **轻量化设计原则** 考虑到实际应用需求可能受限于计算资源等因素制约，因此BiFPN特别注重保持整个体系相对简洁高效的同时达到最佳效果表现水平。例如，使用深度分离卷积代替标准卷积降低参数量；同时控制每一轮更新后的通道数增长幅度不至于过高造成负担加重等问题发生。 ```python import tensorflow as tf def bifpn_layer(features, num_channels=256): P3_in, P4_in, P5_in = features # Top-down pathway P5_upsampled = tf.keras.layers.UpSampling2D()(P5_in) P4_td = tf.keras.layers.Add()([P5_upsampled, P4_in]) P4_upsampled = tf.keras.layers.UpSampling2D()(P4_td) P3_out = tf.keras.layers.Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding='same')(tf.keras.layers.Add()([P4_upsampled, P3_in])) # Bottom-up pathway P3_downsampled = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(P3_out) P4_out = tf.keras.layers.Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding='same')(tf.keras.layers.Add()([P3_downsampled, P4_td])) P4_downsampled = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(P4_out) P5_out = tf.keras.layers.Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding='same')(tf.keras.layers.Add()([P4_downsampled, P5_in])) return [P3_out, P4_out, P5_out] ``` 以上代码片段展示了如何简单实现一个基础版本的BiFPN层逻辑流程。 --- ### 性能优势总结 相比其他类型的特征提取方法，BiFPN具备以下几个显著优点： - 更好地保留了原始图像的空间位置关系； - 提升了对于小物体识别的能力； - 减少了冗余运算次数使得效率更高更快捷完成训练过程[^3]。