mmyolo BiFPN改进
时间: 2025-02-22 10:28:03 浏览: 58
### mmyolo 中 BiFPN 的改进方法与实现细节
#### 特征金字塔网络 (Feature Pyramid Network, FPN)
传统的特征提取方式仅利用单层特征图进行预测,在处理不同尺度的目标时效果不佳。为了改善这一情况,BiFPN 基于 FPN 进行了多项优化[^1]。
#### 双向跨尺度连接 (Bidirectional Cross-Scale Connections)
不同于原始的自顶向下或自底向上路径聚合机制,BiFPN 设计了一种双向循环结构来加强多尺度特征间的交互。这种设计允许低级特征(高分辨率)和高级特征(低分辨率)之间更充分的信息交换,从而提高检测器对各种尺寸物体的表现力。
#### 加权快速规范化融合 (Weighted Fast Normalized Fusion)
针对多个输入源之间的加权求和操作可能导致数值不稳定的问题,BiFPN 提出了权重调整方案并结合快速归一化技术,使得各分支贡献更加均衡合理。具体来说,通过学习一组可训练参数作为权重系数应用于每条通路上,并对其进行softmax转换以确保总和为1;之后再执行除法运算完成最终输出计算过程。
```python
def weighted_fusion(features):
weights = nn.Parameter(torch.ones(len(features)))
normalized_weights = torch.softmax(weights, dim=0)
fused_feature = sum([normalized_weights[i]*feature for i, feature in enumerate(features)])
return fused_feature
```
#### 多次迭代构建更强表达能力
除了上述提到的技术手段外,BiFPN 还强调多次重复堆叠相同架构的重要性。每一次迭代都能进一步强化模型捕捉复杂模式的能力,进而取得更好的实验成绩。通常情况下会在整个骨干网之后连续布置几个这样的单元来进行深层次特征提炼工作。
阅读全文
相关推荐


















