YOLOv5 更换Neck之 BiFPN

简介

YOLOv5 是一个用于目标检测的深度学习模型，其核心架构由主干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）组成。颈部网络的作用是将主干网络提取的特征融合并调整到适合头部网络进行预测的尺寸。

BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种新型的颈部网络结构，它通过自下而上的特征融合和自上而下的特征增强来提高目标检测的性能。与传统的 FPN（Feature Pyramid Network）相比，BiFPN 具有以下优势：

• 能够更好地保留多尺度特征信息；
• 能够增强特征的语义信息；
• 能够提高目标检测的准确性和鲁棒性。

原理详解

BiFPN 的主要结构由以下几个部分组成：

• 自下而上的特征融合路径（Bottom-up Path）: 该路径将来自主干网络的浅层特征逐层向上融合，以获得更丰富的语义信息。
• 自上而下的特征增强路径（Top-down Path）: 该路径将来自头部网络的高层特征逐层向下传递，并与自下而上的特征融合，以增强特征的细节信息。
• 横向连接（Lateral Connections）: 在每个阶段，自下而上的特征与自上而下的特征进行横向连接，以确保不同尺度特征之间的信息共享。

BiFPN 的工作流程如下：

1. 首先，将来自主干网络的特征送入自下而上的特征融合路径。
2. 在自下而上的特征融合路径中，