BiFPN + yolov8

### 集成 BiFPN 到 YOLOv8 的方法 #### 背景介绍 YOLOv8 是一种高效的实时目标检测框架，其核心在于快速而精确的目标定位能力。然而，在复杂场景下，尤其是多尺度对象检测方面，传统的特征提取方式可能无法充分捕捉不同层次的信息。因此，引入 BIFPN（双向特征金字塔网络）可以进一步增强模型对多尺度特征的学习能力。 BIFPN 结构通过多次自上而下的路径聚合以及横向连接来加强跨层信息交互，从而改善了传统 FPN 只有一次单向传递的不足之处[^2]。这种设计不仅提高了特征融合的效果，还降低了计算成本，非常适合嵌入到像 YOLO 这样的轻量级模型中。 #### 实现步骤概述 为了将 BiFPN 整合进 YOLOv8 中，主要涉及以下几个方面的修改： 1. **替换原有的颈部结构** 原始版本中的 PANet 或其他形式的特征金字塔模块应被替换成更强大的 BiFPN 架构。这一步骤通常需要重新定义 neck 层次部分，并调整输入输出通道数匹配新组件的要求。 2. **参数配置优化** 根据具体应用场景需求设置合适的超参组合比如重复次数、权重初始化策略等以达到最佳平衡点之间速度与准确性之间的关系。 3. **训练流程微调** 添加额外损失项或者改变现有loss function的形式可能会有助于更好地指导整个系统的收敛过程；另外也要注意学习率调度器的选择及其影响因素分析等方面的工作。 以下是基于 PyTorch 平台的一个简单示例代码片段展示如何构建并应用BiFPN至YOLOv8当中: ```python import torch.nn as nn class ConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ConvBlock, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU() ) def forward(self, x): return self.conv(x) class BiFPNLayer(nn.Module): def __init__(self, num_channels): super(BiFPNLayer, self).__init__() # Define convolution blocks for each level of the pyramid. self.w1 = nn.Parameter(torch.ones(2)) self.w2 = nn.Parameter(torch.ones(2)) self.epsilon = 0.0001 self.up_sample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') self.down_channel = ConvBlock(num_channels * 2, num_channels) self.pconv1 = ConvBlock(num_channels, num_channels) self.pconv2 = ConvBlock(num_channels, num_channels) def forward(self, inputs): p3_in, p4_in, p5_in = inputs w1 = self.relu(self.w1) weight1 = w1 / (torch.sum(w1, dim=0) + self.epsilon) w2 = self.relu(self.w2) weight2 = w2 / (torch.sum(w2, dim=0) + self.epsilon) pd5_up = self.up_sample(p5_in) pd4_td = weight1[0]*pd5_up + weight1[1]*p4_in p_out4 = self.pconv1(pd4_td) pd4_up = self.up_sample(p_out4) pd3_td = weight2[0]*pd4_up + weight2[1]*p3_in p_out3 = self.pconv2(pd3_td) return [p_out3, p_out4, p5_in] def build_bifpn(yolov8_model, bifpn_num_repeats=3, feature_dim=256): """Builds a complete BiFPN structure on top of given backbone.""" layers = [] initial_features = yolov8_model.neck[-1].out_channels conv_layer = ConvBlock(initial_features, feature_dim) bifpn_module = BiFPNLayer(feature_dim) layers.append(conv_layer) for _ in range(bifpn_num_repeats): layers.append(bifpn_module.clone()) yolov8_model.add_module('bifpn', nn.Sequential(*layers)) ``` 上述代码展示了如何创建一个基本版的 BiFPN Layer 类型实例化对象并通过循环堆叠形成完整的子网路体系结构。最后将其附加到原始yolo v8主干之后作为新的neck组成单元之一参与后续运算操作之中去完成整体改造升级工作。