改进YOLOv7-Tiny系列：BiFPN特征融合网络实现目标检测

最新推荐文章于 2024-06-19 03:00:00 发布

编码实践

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文章标签： YOLO 目标检测计算机视觉

本文链接：https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/130894211

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本文介绍了针对YOLOv7-Tiny目标检测模型的改进，采用双向特征金字塔网络（BiFPN）增强特征融合，以实现更准确和高效的检测效果。通过详细阐述BiFPNBlock的实现过程，展示了如何利用SeparableConvBlock构建特征金字塔，最终将改进后的特征向量应用于目标检测。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

改进YOLOv7-Tiny系列：BiFPN特征融合网络实现目标检测

目标检测一直以来都是计算机视觉领域的重点研究方向之一。现有的目标检测模型中，YOLOv7-Tiny系列已经取得了较好的效果，但是在特征融合方面仍然存在问题。为了解决这一问题，我们提出了一种基于BiFPN结构的特征融合网络。

BiFPN是一种双向特征金字塔网络，它可以在保留原始特征信息的情况下，将不同尺度、不同层级的特征进行融合。我们使用这种结构来增强YOLOv7-Tiny系列的特征融合效果，从而实现更准确、更高效的目标检测。

以下是我们所使用的源代码实现：

class SeparableConvBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):
        super(SeparableConvBlock, self).__init__()
        self.depthwise = nn.Conv2d(
            in_channels,
            in_channels,
            kernel_size=kernel_size,
            stride=stride,
            padding=padding,
            groups=in_channels)
        self.point

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