BIFPN论文呢
时间: 2025-05-07 13:04:39 浏览: 21
### BIFPN架构的研究论文
双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network, BIFPN)是一种用于目标检测任务的高效神经网络结构。它通过优化特征融合的方式,在轻量化模型中实现了高性能的目标检测能力[^1]。
BIFPN的主要特点在于其设计能够有效地增强多尺度特征之间的交互,从而提升小物体检测的能力。具体而言,BIFPN采用了自顶向下和自底向上的双向路径聚合机制来加强不同层次特征图的信息流动[^2]。这种设计使得浅层的高分辨率特征可以更好地补充深层低分辨率特征中的细节信息。
对于获取有关BIFNP的具体研究资料,可以通过访问学术资源网站如arXiv、Google Scholar或者IEEE Xplore等平台进行检索。一篇重要的参考文献是由Mingxing Tan等人发表的文章《EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection》,其中详细介绍了BIFPN的设计理念及其在目标检测框架中的应用效果[^3]。
以下是实现BIFPN的一个简化版本伪代码示例:
```python
def bifpn(features, num_channels=256):
# 自顶向下路径 (Top-down pathway)
p_outs = []
for i in range(len(features)-1, 0, -1):
p_in = features[i]
upsampled = tf.image.resize(p_in, size=tf.shape(features[i-1])[1:3])
combined = upsampled + features[i-1]
p_out = conv_bn_relu(combined, num_channels=num_channels)
p_outs.append(p_out)
# 自底向上路径 (Bottom-up pathway)
final_features = [p_outs[-1]]
for j in range(len(p_outs)-2, -1, -1):
downsampled = max_pooling_2x2(final_features[-1])
fused = downsampled + p_outs[j]
out_feature = conv_bn_relu(fused, num_channels=num_channels)
final_features.insert(0, out_feature)
return final_features
```
#### 参考说明
上述内容基于以下几点展开讨论:
- 提到BIFPN的核心设计理念以及其实现方式。
- 给出了一个简单的Python伪代码表示如何构建基本的BIFPN模块。
- 推荐了一篇核心文章作为进一步阅读材料。
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