突破小目标检测瓶颈：Yolov8引入CVPR 2023 BiFormer，基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构

突破小目标检测瓶颈：Yolov8引入CVPR 2023 BiFormer，基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构

关键词提炼

Yolov8，CVPR 2023，BiFormer，动态稀疏注意力，金字塔网络架构，小目标检测

开篇

随着计算机视觉技术的迅猛发展，目标检测一直是深度学习领域的研究热点之一。在这个领域，Yolov8一直以其高效的实时目标检测性能脱颖而出。然而，在CVPR 2023的最新进展中，Yolov8引入了BiFormer，一种基于动态稀疏注意力构建的高效金字塔网络架构，成功解决了小目标检测的瓶颈问题。本文将深入剖析这一令人振奋的创新，介绍BiFormer的设计思想和在Yolov8中的应用，并通过案例和代码演示，展示其在小目标检测上的显著涨点。

BiFormer：动态稀疏注意力的高效金字塔网络

1. 动态稀疏注意力

BiFormer的独特之处在于其采用了动态稀疏注意力机制。相较于传统的注意力机制，动态稀疏注意力能够更灵活地根据输入图像的内容动态调整注意力分布，从而更好地适应不同尺度和复杂度的目标。这一机制使得BiFormer在目标检测任务中能够更