bifpn的模型结构图详解
时间: 2025-05-24 12:09:34 浏览: 59
### BIFNP 模型架构详解
#### 什么是BIFPN
双向特征金字塔网络 (BiFPN, Bidirectional Feature Pyramid Network) 是一种用于增强目标检测效果的特征提取网络结构。该网络通过优化不同尺度之间的信息流动来提高多尺度物体检测的效果[^1]。
#### 架构特点
- **双向连接**:区别于传统的自上而下或自底向上的单向路径设计,BiFPN采用了一种新颖的方式,在每一层都建立了跨级别的横向连接,使得低级语义信息可以更好地传递给高级表示。
- **加权快速规范化融合**:引入了可训练权重参数以实现对来自多个源节点输入的重要性度量,并利用这些权重来进行加权求和操作;同时应用了快速归一化处理确保数值稳定性和加速收敛速度。
- **重复堆叠模块**:整个 BiFPN 可被多次迭代构建形成更深更复杂的网络拓扑关系,从而进一步提升模型表达能力而不显著增加计算成本。
```mermaid
graph TD;
A[Input Image] -->|Resize to multiple scales| B{Feature Extraction};
C(FPN Layer 1) -.-> D(Bottom-Up Path);
E(Top-Down Path) --|Lateral Connections with Weights|> F(Weighted Fusion Node);
G(PANet Layer 2) --- H(BiFPN Iteration Block);
I[Bidirectional Connection]-.-> J(Cross-Level Information Flow);
K(Normalization & Weighting) --> L(Output Features for Detection Head);
```
此图展示了简化版的BiFPN工作流程,其中最重要的是加入了带权重机制的交叉级别信息流以及正反两个方向上传播特性组合的过程。
#### 性能优势
相比于传统的方法如 PANet 和原始版本的 FPN ,BiFPN 能够更加有效地捕捉到不同大小的目标对象,尤其是在面对极端比例变化的情况下表现尤为突出。实验表明,在多种公开数据集测试环境下均取得了优于同类先进方案的结果。
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