目录

1. BiFPN

1.1 FPN的演进

 2. YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层

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1. BiFPN

BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测和语义分割任务的神经网络架构，旨在改善特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）的性能。FPN是一种用于处理多尺度信息的网络结构，通常与骨干网络（如ResNet或EfficientNet）结合使用，以生成不同分辨率的特征金字塔，从而提高对象检测和分割的性能。BiFPN在此基础上进行了改进，以更好地捕获多尺度信息和提高模型性能。

以下是BiFPN的关键特点和工作原理：

1. 双向连接： BiFPN引入了双向连接，允许信息在不同分辨率级别之间双向传播。这有助于更好地融合低级别和高级别特征，并促进了特征的上下文传播，从而提高了对象检测和分割的准确性。

2. 自适应特征调整： BiFPN采用自适应的特征调整机制，可以学习权重，以调整不同层级的特征以更好地匹配不同任务的需求。这有助于改进特征融合的效果。

3. 模块化设计： BiFPN的模块化设计使其易于嵌入到各种深度神经网络架构中，例如单发射点（Single Shot MultiBox Detector, SSD）、YOLO（You Only Look Once）、以及Mask R-CNN等。

4. 高效性： BiFPN被设计为高效的模型，具有较少的参数和计算复杂度，使其适用于嵌入式设备和实际部署。

5. 提高性能： BiFPN的引入通常能够显著提高对象检测和分割任务的性能，特别是对于小目标或复杂场景，其性能改进尤为显著。

总的来说，BiFPN是一种改进的特征金字塔网络结构，通过双向连接、自适应特征调整和模块化设计，提高了对象检测和语义分割任务的性能，使得神经网络能够更好地理解和解释多尺度信息，从而在计算机视觉任务中发挥更大的作用。

1.1 FPN的演进

物体检测性能提升，一般主要通过数据增强、改进Backbone、改进FPN、改进检测头、改进loss、改进后处理等6个常用手段。

BiFPN的结构图如下所示：

 2. YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层

YOLOv8的改进，更换BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）并融合P2小目标检测层，具有以下好处：

1. 提高小目标检测准确性： 引入P2小目标检测层使YOLOv8能够更有效地检测小目标物体。小目标通常在图像中占据较少的像素，因此更容易被忽略或误判。通过专门的P2层，YOLOv8能够更敏锐地检测和定位小目标，提高了小目标检测的准确性。

2. 更好的多尺度信息融合： BiFPN的引入允许信息在不同分辨率级别之间双向传播，从而更好地融合多尺度信息。这有助于模型更全面地理解不同大小的目标，提高了对多尺度物体的检测性能。同时，它还改进了对物体的上下文理解，有助于减少误报或漏报。

这里不需要注册，只需要yaml文件即可，代码如下：

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [4, 1, Conv, [256]]  # 10
  - [6, 1, Conv, [256]]  # 11
  - [9, 1, Conv, [256]]  # 12

  - [-1, 1,  nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] 
  - [[-1, 11], 1, Concat, [1]] 
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 15

  - [-1, 1,  nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] 
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] 
  - [-1, 3, C2f, [256]] 
  - [-1, 1,  nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] #19

  - [2, 1,  Conv, [256]] 
  - [[-1, 19], 1, Concat, [1]]
  - [-1, 3, C2f, [256]] #22

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 10, 18], 1, Concat, [1]] 
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 25

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] 
  - [[-1, 11, 15], 1, Concat, [1]] 
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 28

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] 
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] 
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 31

  - [[22, 25, 28,31], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P2, P3, P4, P5)