双向特征金字塔网络
时间: 2025-06-03 13:11:45 浏览: 49
### 双向特征金字塔网络(BiFPN)的原理
双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network, BiFPN)是一种改进型的特征提取结构,其核心在于增强不同尺度特征之间的信息交互能力。传统的 FPN 结构仅支持单方向的信息传递,而 BiFPN 则通过引入 **自底向上** 和 **自顶向下** 的双重路径来优化这一过程。
#### 自顶向下的路径
在自顶向下的路径中,高层语义丰富的特征被逐步下采样并融合到低层特征图中。这种设计有助于将全局上下文信息传播至更细粒度的空间细节[^1]。
#### 自底向上的路径
相反,在自底向上的路径中,空间分辨率较高的低层特征会被逐级上采样并与高维特征相结合。这一步骤能够补充丢失的空间信息,从而提升模型对小物体检测的能力[^1]。
为了进一步提高效率和效果,BiFPN 还采用了加权特征融合机制。具体来说,对于每一对输入特征图 \(F_i\) 和 \(F_j\) ,它们会先经过一个可学习权重参数 \(\alpha_{ij}\) 调节后再相加以形成最终输出:
\[
F_k = \sum_{i,j} w_{ij} * (upsample(F_i) + downsample(F_j))
\]
其中,\(w_{ij}\) 是归一化后的权重系数,确保各分支贡献的比例合理分配。
### 实现方法
以下是基于 TensorFlow/Keras 平台的一个简化版 BiFPN 层实现示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Add, UpSampling2D, MaxPooling2D
def bifpn_layer(features, num_channels=256):
"""
构建一层 Bidirectional Feature Pyramid Network
参数:
features: 输入的不同层次特征列表 [P3, P4, P5]
num_channels: 特征通道数,默认为 256
返回:
更新后的特征列表 [new_P3, new_P4, new_P5]
"""
# 自顶向下阶段
p5_up = Conv2D(num_channels, kernel_size=1)(features[-1])
p4_td = Add()([UpSampling2D(size=(2, 2))(p5_up), Conv2D(num_channels, kernel_size=1)(features[1])])
p4_up = Conv2D(num_channels, kernel_size=1)(p4_td)
p3_out = Add()([UpSampling2D(size=(2, 2))(p4_up), Conv2D(num_channels, kernel_size=1)(features[0])])
# 自底向上阶段
p3_dn = Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding='same')(p3_out)
p4_out = Add()([MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(p3_dn), Conv2D(num_channels, kernel_size=1)(p4_td)])
p4_dn = Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding='same')(p4_out)
p5_out = Add()([MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(p4_dn), Conv2D(num_channels, kernel_size=1)(p5_up)])
return [p3_out, p4_out, p5_out]
```
此函数接收三个级别的初始特征作为输入,并返回经由 BiFPN 处理过的对应新特征集合。实际应用时可能还需要考虑更多细节调整以及堆叠多层 BIFPN 来达到最佳性能表现[^1]。
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