BiFPN的工作原理
时间: 2025-02-19 16:11:34 浏览: 70
### Bidirectional Feature Pyramid Network (BiFPN) 的工作原理
#### 特征融合机制
BiFPN 是一种用于多尺度特征融合的有效架构,旨在通过双向连接来增强不同层次特征之间的信息交流。传统的方法通常只在一个方向上传播信息,而 BiFPN 则允许自顶向下(top-down) 和 自底向上(bottom-up) 方向的信息流动[^1]。
#### 多尺度处理流程
具体来说,在每一层中,来自较深(分辨率较低)的特征图会与较高分辨率的特征图相结合。这种组合不仅发生在相邻级别之间,而且跨越多个尺度。为了确保跨尺度的一致性和准确性,BiFPN 使用了加权快捷连接(weighted skip connections),这有助于平衡各路径的重要性并防止梯度消失问题。
#### 加权策略的应用
对于每一个节点处产生的新特征表示,都会应用一个可学习权重参数集,这些权重决定了各个输入分支贡献的比例。这样的设计使得模型能够自动调整哪些部分应该被赋予更高的优先级,从而提高了整体性能和鲁棒性。
```python
def bifpn_layer(features, num_channels=256):
"""
实现单个BiFPN层
参数:
features (list): 输入的不同尺度特征列表
num_channels (int): 输出通道数
返回:
list: 经过BiFPN处理后的特征列表
"""
# Top-Down Pathway
p_out = []
last_inner = F.interpolate(
features[-1], scale_factor=2, mode="nearest"
)
for feat in reversed(features[:-1]):
proj_feat = conv_bn_relu(feat, num_channels)
inner_lateral = conv_bn_relu(last_inner, num_channels)
last_inner = proj_feat + inner_lateral
p_out.append(F.relu(last_inner))
p_out.reverse()
# Bottom-Up Pathway
c_in = None
new_features = []
for idx, p in enumerate(p_out):
if c_in is not None:
upsampled_cin = F.interpolate(c_in, size=p.shape[2:], mode='bilinear')
p += upsampled_cin
out_conv = conv_bn_relu(p, num_channels)
new_features.append(out_conv.clone())
c_in = out_conv
return new_features[::-1]
```
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