YOLOv8改进BiFPN网络模型图

### 改进后的YOLOv8 BiFPN网络架构 Extended Efficient Layer Aggregation Network (E-ELAN) 的设计思路可以被借鉴到改进YOLOv8中的BiFPN结构上。E-ELAN通过不改变原始架构的梯度传递路径，而是利用分组卷积来增加特征图的数量，并采用洗牌和融合的方式组合不同分组的特点[^1]。 对于YOLOv8来说，在其基础上引入类似的机制能够增强不同尺度间的信息交互能力。具体而言： #### 特征金字塔网络（FPN） 传统FPN自顶向下构建多层语义丰富的特征表示；而BiFPN则在此基础上进一步优化了跨层次连接方式，使得低级细节信息与高级抽象概念更好地结合起来。 #### 双向加权特征金字塔网络(BiFPN) 为了提高检测精度并加快收敛速度，可以在原有BiFPN的基础上集成更多先进的组件和技术特性。例如，加入注意力机制以突出重要区域的重要性；或者像表格中展示的不同变体那样综合多种策略共同作用于模型性能提升[^2]。 以下是基于上述描述的一个简化版改进型YOLOv8-BiFPN架构示意代码: ```python class ImprovedBiFPN(nn.Module): def __init__(self, channels_list=[64, 128, 256], num_repeats=3): super().__init__() self.top_down_blocks = nn.ModuleList([ ConvBlock(channels_list[i+1], channels_list[i]) for i in range(len(channels_list)-1)]) self.bottom_up_blocks = nn.ModuleList([ ConvBlock(channels_list[i], channels_list[i+1]) for i in reversed(range(len(channels_list)-1))]) # Add E-ELAN inspired components here self.group_convs = GroupConvLayer() self.shuffle_merge = ShuffleMergeCards() def forward(self, inputs): top_down_features = list(inputs) for idx, block in enumerate(self.top_down_blocks): prev_layer_idx = -(idx + 2) curr_feature = F.interpolate( input=top_down_features[prev_layer_idx], scale_factor=2, mode='nearest' ) next_feature = block(curr_feature + top_down_features[-(idx + 1)]) top_down_features.append(next_feature) bottom_up_features = [] last_top_down_feat = top_down_features[-1] for idx, block in enumerate(reversed(self.bottom_up_blocks)): if idx != 0: upsampled_bottom_up = F.interpolate( input=bottom_up_features[-1], size=(last_top_down_feat.shape[-2:]), mode='bilinear', align_corners=False ) combined_input = torch.cat([upsampled_bottom_up, last_top_down_feat], dim=1) processed_group_conv = self.group_convs(combined_input) shuffled_merged_output = self.shuffle_merge(processed_group_conv) output = block(shuffled_merged_output) bottom_up_features.append(output) else: bottom_up_features.append(block(last_top_down_feat)) return tuple(bottom_up_features[::-1]) ``` 此段伪代码展示了如何在一个双向权重特征金字塔网络框架内实现类似于E-ELAN的功能模块，从而形成一种可能用于YOLOv8改进版本的设计方案。