前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：加入BIFPN加权双向金字塔结构，提升不同尺度的检测效果。2023.1.8更新有朋友问在添加小目标检测层，四个检测层的基础上如何改进特征融合网络，改进方法其他不变，需要修改yaml文件，有需要可关注私信我。 部分yaml内容如下所示：完整见百度网盘链接：链接：https://
yolov5系列自诞生已经持续迭代了很多个版本了，目前官方开发者迭代的最新版本是v6.2，已经覆盖了分类、检测盒分割三大主流CV任务了，基于yolov5融合各种tricks是很多开发者或者是学生喜欢做的事情，基于yolov5也已经诞生了很多学术文章了，bifpn是一种比较有效的特征融合技术，最早在efficientnet中提出，之后很多网络也都有尝试进行融合，今天正好有时间就想着，基于yolov5来开发融合bifpn的目标检测模型，用于隧道内的裂缝裂痕检测。首先看下最终的效果图，如下所示：为了整体直观，这里专门是开发了对应的界面，方便使用的。完整项目截图如下所示： 下表是对整个项目中各个文件的
文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）只修改一处将Concat全部换成BiFPN_Add打印模型参数修改common.py修改yolo.py修改train.py1.向优化器中添加BiFPN的权重参数2.查看BiFPN_Add层参数更新情况References前言在之前的这篇博客中，简要介绍了BiFPN的原理，以及YOLOv5作者如何结合BiFPN：【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN本文将尝试进一步结合BiFPN，主要参考自：YOLOv5结合BiFPN 修改yaml文件（以yolov5s为例）只修改一处本
本文以YOLOv5-6.1版本为例一、Add1.在common.py后加入如下代码#结合BiFPN设置可学习参数学习不同分支的权重#两个分支add操作classBiFPN_Add2(nn.Module):def__init__(self,c1,c2):super(BiFPN_Add2,self).__init__()#设置可学习参数nn.Parameter的作用是：将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter#并且会向宿主模型注册该参数成为其一部分即model.parameters()会包含这个parameter#从而在参数优化的时候可以自动一起优化self.w=nn
芒果改进YOLOv8系列：改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征在这篇文章中，将BiFPN思想加入到YOLOv8结构中该版本为高效简洁版，涨点多、还速度快（实际效果反馈）本篇博客不占用高阶专栏的总篇数计划中文章目录一、BiFPN论文理论二、效果反馈（涨点）三、代码部分YOLOv5+BiFPNYOLOv8+BiFPN应之前群友的要求，加一个《补充篇》，仅仅是补充一下一、BiFPN论文理论EfficientDet:Scal
这是今天读的第二篇论文，EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection。论文地址以引用方式出现，听起来好像挺酷，其实大家根本不会看的，对吧==这篇论文主要讨论了两个方面，加权双向特征金字塔网络（BiFPN）也是本文重点，另一方面提出改进型网络EfficientDet，可以同时统一缩放所有骨干网、特征网络和框/类预测网络的分辨率、深度和宽度的模型。代码地址：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet非重点番外：模型缩放：根据[2][3]，作者认为增加通道大小和重复特征网络工作
本文章纯属记录学习使用，我也不太明白是否为小目标检测层，不对的地方还希望一块交流 yolov5初始模型在特征融合时只对P3、P4、P5、三个特征层进行了融合，添加小目标检测层的目的是把P2（也就是yaml文件中第二个conv层得到的特征图）也加入到特征融合中。P2位于低特征层，具有较强的位置信息，语义特征信息较弱，常用来进行小目标检测，这篇博客我觉得写的很好 高低特征层。但并不是你觉得你所要检测的是小目标，就需要加入小目标检测层，当添加小目标检测层有时会适得其反，并不会有所改进。看论文对于小目标的定义为：小于32*32像素的目标为小目标。（yaml能跑通但是有些不合理，等有时间会修改）添加
本文章纯属记录学习使用，我也不太明白是否为小目标检测层，不对的地方还希望一块交流 yolov5初始模型在特征融合时只对P3、P4、P5、三个特征层进行了融合，添加小目标检测层的目的是把P2（也就是yaml文件中第二个conv层得到的特征图）也加入到特征融合中。P2位于低特征层，具有较强的位置信息，语义特征信息较弱，常用来进行小目标检测，这篇博客我觉得写的很好 高低特征层。但并不是你觉得你所要检测的是小目标，就需要加入小目标检测层，当添加小目标检测层有时会适得其反，并不会有所改进。看论文对于小目标的定义为：小于32*32像素的目标为小目标。（yaml能跑通但是有些不合理，等有时间会修改）添加
1.BiFPN特征融合BiFPN是目标检测中神经网络架构设计的选择之一，为了优化目标检测性能而提出。主要用来进行多尺度特征融合，对神经网络性能进行优化。来自EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection这篇论文。在这篇论文中，作者主要贡献如下：首先，提出了一种加权双向特征金字塔网络（BIFPN），该网络可以简单快速的实现多尺度特征融合其次，提出了一种CompoundScaling方法，该方法可以同时对所有的主干网络、特征网络和框/类预测网络的分辨率、深度和宽度进行统一缩放双向特征金字塔网络BIFPN对于多尺度特征统合，在融合不同的输入特征时，以
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