摘要
这几天有粉丝提到了BiFPN解决小目标问题，我结合我的经验，将BiFPN和小目标分支结合实现小目标任务检测精度的上升。
BiFPN
论文：https://arxiv.org/pdf/1911.09070v2.pdf
BiFPN，全称Bi-directional Feature Pyramid Network，即双向特征金字塔网络，是一种基于特征金字塔网络（FPN）的对象检测神经网络结构。它被用于提高目标检测的准确度和速度，特别是在处理尺度变化和遮挡等复杂场景时具有很强的鲁棒性。
传统的FPN在提取不同尺度的特征时存在信息丢失和冗余的问题，而BiFPN则通过引入双向流动的特征信息，有效地解决了这些问题。它采用双向金字塔结构，可以同时进行向上和向下的特征融合，通过不断地迭代，可以有效地提高特征图的质量，并捕捉对象的多尺度信息。
此外，BiFPN还使用了加权融合机制，为每个输入特征添加权重，以优化特征融合过程，使得网络可以更加重视信息量更大的特征。同时，通过移除只有一个输入边的节点、添加同一层级的输入输出节点之间的额外边，并将每个双向路径视为一个特征网络层，来优化跨尺度连接。
