yolov9加入biformer - CSDN文库

### 集成BiFormer至YOLOv9 在YOLOv9架构中引入BiFormer能够显著提升模型处理复杂场景的能力，特别是在改善小物体检测精度方面效果明显[^1]。为了实现这一目标，在网络结构中的Neck部分嵌入BiFormer模块是关键步骤之一。 #### Neck部分修改通过调整YOLOv9的Neck组件来加入BiFormer模块，可以更有效地融合不同层次的特征图并建立长程依赖关系。这种设计有助于增强模型对于多尺度目标尤其是小型目标的识别能力。 ```python class BiFormer(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = head_dim ** -0.5 self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) def forward(self, x): B, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv.unbind(0) # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x ``` 此代码片段展示了简化版的BiFormer实现方式，实际应用时可能需要根据具体需求进一步优化参数设置以及适配YOLOv9框架内的其他组件接口[^2]。 #### 特征融合与调优除了直接插入BiFormer外，还需要考虑如何更好地与其他现有机制协同工作，比如损失函数的选择上也可以借鉴一些先进的方法如EIoU、SIoU等以促进整体性能的提升[^3]。

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