yolov5中bifpn加mobilenetv3骨干网络改进

### 使用 BiFPN 和 MobileNetV3 改进 YOLOv5 的实现方法 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，而通过引入 **BiFPN (Bidirectional Feature Pyramid Network)** 和 **MobileNetV3** 骨干网络可以进一步提升其性能和效率。以下是具体的改进方式及其实施细节： #### 1. 替换骨干网络为 MobileNetV3 MobileNetV3 是轻量级卷积神经网络架构之一，在保持较高精度的同时显著降低了计算成本。为了将其集成到 YOLOv5 中作为新的骨干网络，需完成以下操作： - 修改 `models/common.py` 文件中的定义部分，替换默认的 C3 模块或其他基础模块为 MobileNetV3 结构[^1]。 - 调整输入分辨率以适配 MobileNetV3 对不同尺寸的支持能力。 ```python from models.common import Conv, BottleneckCSP import torch.nn as nn class MobileNetV3Backbone(nn.Module): def __init__(self, version='small'): super(MobileNetV3Backbone, self).__init__() from torchvision.models.mobilenetv3 import mobilenet_v3_small, mobilenet_v3_large if version == 'large': self.model = mobilenet_v3_large(pretrained=True).features[:14] elif version == 'small': self.model = mobilenet_v3_small(pretrained=True).features[:12] def forward(self, x): return self.model(x) def build_mobilenet_backbone(version='small'): return MobileNetV3Backbone(version=version) ``` 上述代码展示了如何构建基于 PyTorch 的 MobileNetV3 主干网路实例化函数。 #### 2. 整合 Bidirectional Feature Pyramid Networks (BiFPN) BiFPN 提供了一种更灵活的方式融合多尺度特征图，从而增强模型对于小物体检测的能力。具体做法如下： - 在原有 PANet 或 FPN 基础上增加双向连接路径； - 实现加权特征聚合机制来平衡来自不同层的信息贡献度。 ```python class BIFPNLayer(nn.Module): def __init__(self, channels=[64, 128, 256], epsilon=0.0001): super(BIFPNLayer, self).__init__() # 定义必要的卷积层和其他组件... def forward(self, inputs): p3_in, p4_in, p5_in = inputs # 执行自顶向下与自底向上的特征传递过程... return [p3_out, p4_out, p5_out] def add_bifpn_to_yolov5(model): """ 将 BiFPN 层嵌入至现有 YOLOv5 架构 """ model.neck.add_module('bifpn', BIFPNLayer()) ``` 此段伪代码说明了怎样创建一个简单的 BiFPN Layer 并附加给现有的 YOLOv5 neck 组件。 #### 3. 训练配置调整 当更换了主干网络并加入了新型颈部结构之后，还需要重新设计超参数设置以及损失函数权重分配等问题。例如适当减少学习率初始值或者延长总迭代次数以便让新加入的部分充分收敛。 ---