YOLOv7 更换Neck之 BiFPN

简介

YOLOv7 是 Ultralytics 公司于 2022 年 4 月发布的最新一代目标检测模型，在 COCO 数据集上取得了56.2 mAP 的惊人成绩，超越了所有已知的目标检测模型。YOLOv7 的核心架构与之前的版本基本一致，但对一些关键模块进行了改进，其中之一就是颈部网络（Neck）。

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：

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。
在自下而上的特征融合路径中，每个阶段的特征都与上一阶段的特征进行融合。融合操作可以使用不同的方式，例如加法、串联或注意力机制。
然后，将融合后的特征送入横向连接模块。
在横向连接模块中，自下而上的特征与自上而下的特征进行连接。连接操作可以使用加法或串联。
最后，将连接后的特征送入自上而下的特征增强路径。
在自上而下的特征增强路径中，每个阶段的特征都与上一阶段的特征进行融合。融合操作可以使用不同的方式，例如加法、串联或注意力机制。
最终，将融合后的特征送入头部网络进行目标检测。

应用场景解释

BiFPN 可以应用于各种目标检测任务，例如：

自然图像中的目标检测
视频中的目标检测
遥感图像中的目标检测
医学图像中的目标检测

BiFPN 尤其适用于以下场景：

需要检测小目标或模糊目标的场景
需要检测多尺度目标的场景
需要对目标进行高精度定位的场景

算法实现

YOLOv7 中的 BiFPN 实现与之前版本的 BiFPN 基本一致，但有一些细节上的改动。例如，YOLOv7 中的 BiFPN 使用了 CSP 模块来增强特征的表达能力。

以下代码展示了 YOLOv7 中的 BiFPN 实现：

class BiFPN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(BiFPN, self).__init__()self.stages = nn.ModuleList()for i in range(len(in_channels)):stage = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels[i], out_channels, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(out_channels),CSP(out_channels, num_repeat=2),)self.stages.append(stage)self.lateral_connections = nn.ModuleList()for i in range(len(in_channels) - 1):lateral_connection = nn.Conv2d(in_channels[i], out_channels, kernel_size=1)self.lateral_connections.append(lateral_connection)self.top_down_connections = nn.ModuleList()for i in range(len(in_channels) - 1):top_down_connection = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1)self.top_down_connections.append(top_down_connection)def forward(self, features):

        outputs = []for i in range(len(features)):stage_output = self.stages[i](features[i])if i != 0:lateral_connection = self.lateral_connections[i - 1](features[i - 1])stage_output = stage_output + lateral_connectionif i != len(features) - 1:top_down_connection = self.top_down_connections[i](features[i + 1])stage_output = stage_output + top_down_connectionoutputs.append(stage_output)return outputs

部署测试搭建实现

YOLOv7 中的 BiFPN 可以使用以下步骤进行部署测试：

安装依赖库: 首先，需要安装 YOLOv7 所需的依赖库，例如 torch、cv2 等。
下载模型权重: 然后，需要下载 YOLOv7 的模型权重，例如 yolov7.pt。
准备测试数据: 接着，需要准备测试数据集，例如 COCO 数据集。
进行测试: 最后，可以使用以下代码进行测试：

import torch
import cv2from yolo.model import YOLOv7
from yolo.utils import non_max_suppression# 加载模型
model = YOLOv7(num_classes=80)
model.load_state_dict(torch.load('yolov7.pt'))
model.eval()# 准备测试图像
img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 进行检测
results = model(img)# 处理检测结果
boxes, scores, classes = non_max_suppression(results, conf_thres=0.5, iou_thres=0.45)# 绘制结果
for box, score, class_id in zip(boxes, scores, classes):x1, y1, x2, y2 = boxcv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(img, f'{class_id}: {score:.2f}', (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)# 显示结果
cv2.imshow('YOLOv7 Detection', img)
cv2.waitKey(0)

文献材料链接

Bi-directional Feature Pyramid Network for Object Detection
YOLOv7: Training Custom Object Detectors with Darknet

应用示例产品

YOLOv7 中的 BiFPN 已被应用于多款目标检测产品中，例如：

Ultralytics YOLOv7: Ultralytics 公司发布的最新一代目标检测产品，基于 YOLOv7 模型，并使用了 BiFPN 作为颈部网络。
PaddleHub YOLOv7: 百度开源平台提供的 YOLOv7 模型，也使用了 BiFPN 作为颈部网络。
Megvii Face++ YOLOv7: 旷视科技推出的 YOLOv7 模型，也使用了 BiFPN 作为颈部网络。

这些产品都表明了 YOLOv7 中的 BiFPN 在目标检测领域中的有效性和实用性。

总结

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

YOLOv7 中的 BiFPN 实现是一种有效的改进，它进一步提升了 YOLOv7 的性能，使其成为目前最先进的目标检测模型之一。

影响

BiFPN 的提出对目标检测领域产生了以下影响：

相信随着 BiFPN 的不断发展，它将为目标检测领域带来更多新的突破，并推动目标检测技术在更广泛的领域发挥作用。

促进了颈部网络结构的发展，为目标检测模型的性能提升提供了新的途径。
提高了目标检测的准确性和鲁棒性，使目标检测技术能够应用于更广泛的场景。
BiFPN 对目标检测领域的影响

BiFPN 的提出对目标检测领域产生了深远的影响，主要体现在以下几个方面：

1. 提高了目标检测的准确性和鲁棒性: BiFPN 能够更好地保留多尺度特征信息，增强特征的语义信息，这使得目标检测模型能够更准确地识别不同尺寸和尺度的目标，并提高对遮挡、模糊等复杂场景的鲁棒性。

2. 推动了颈部网络结构的发展: BiFPN 的成功应用证明了自下而上和自上而下特征融合的有效性，促使了研究人员对颈部网络结构进行更加深入的探索，涌现出许多新的颈部网络结构，例如 PANet、ASFF 等。

3. 拓展了目标检测的应用场景: BiFPN 的高精度和鲁棒性使其能够应用于更广泛的场景，例如自动驾驶、智能安防、医疗影像分析等，推动了目标检测技术的落地应用。

4. 促进相关研究成果的涌现: BiFPN 的提出引发了学术界和工业界的广泛关注，促使了大量相关研究成果的涌现，例如改进型 BiFPN 结构的提出、BiFPN 在其他任务中的应用等，推动了目标检测技术的发展。

总体而言，BiFPN 是目标检测领域的一项重要突破，为目标检测模型的性能提升做出了 significant 贡献，并推动了目标检测技术的广泛应用。

未来展望

随着人工智能技术的不断发展，目标检测技术也将面临新的挑战，例如如何提高模型的实时性和轻量化，如何应对更复杂的目标检测任务等。BiFPN 在这些方面也具有很大的潜力，未来有望得到进一步发展和应用。

以下是一些可能的未来发展方向：
轻量化 BiFPN: 开发轻量化的 BiFPN 结构，使其能够部署在移动设备等资源受限的平台上。
多任务 BiFPN: 将 BiFPN 应用于其他任务，例如图像分割、语义理解等。
注意力机制 BiFPN: 引入注意力机制到 BiFPN 中，以更好地关注重要的特征信息。
端到端 BiFPN: 将 BiFPN 与主干网络和头部网络进行联合训练，以获得更好的整体性能。