YOLOv7 改进： BiFormer: 基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，BiLevelRoutingAttention对小目标涨点明显 | CVPR 2023

最新推荐文章于 2025-06-04 08:49:29 发布
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文章标签： YOLO 网络 目标检测 人工智能 计算机视觉 python
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本文介绍了BiFormer，一种基于动态稀疏注意力的双层路由方法，用于减轻Vision Transformer的计算负担。BiFormer在YOLOv7中实现，尤其是在小目标检测上表现出色，通过BiLevelRoutingAttention有效提升了性能。论文和代码已公开。

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💡💡💡本文改进：本文通过双层路由(bi-level routing)提出了一种新颖的动态稀疏注意力BiLevelRoutingAttention，以实现更灵活的计算分配和内容感知，使其具备动态的查询感知稀疏性

BiLevelRoutingAttention|   亲测在多个数据集能够实现涨点

 收录：

YOLOv7高阶自研专栏介绍：

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Yolov7 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，对小目标涨点明显
06-21 2133
Yolov5/Yolov7 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，对小目标涨点明显
Yolov5/Yolov7 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，对小目标涨点明显
03-23 1万+
Yolov5/Yolov7 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，对小目标涨点明显
YOLOv7改进：在不同位置添加biformer
2201_76125261的博客
10-06 404
为了缓解多头自注意力()的可扩展性问题，先前的一些方法提出了不同的稀疏注意力机制，其中每个查询只关注少量的键值对，而非全部。为此，作者探索了一种动态的、查询感知的稀疏注意力机制，其关键思想是在粗糙区域级别过滤掉大部分不相关的键值对，以便只保留一小部分路由区域（这不就把冗余的信息干掉了吗老铁们）。其次，作者在这些路由区域的联合中应用细粒度的注意力。本文以yolov7-tiny.yaml为基础网络结构进行修改，尝试将注意力机制添加到不同的位置。CBAM的原理不在赘述，直接开始代码修改。
YOLOV7改进-对小目标有效的BiFormer注意力机制
毕竟是Shy哥
09-08 2024
如果要在sppcspc后面加一个注意力模块。
YOLOv7改进：在不同位置添加Biformer进行计算机视觉
LgvrApplescript的博客
09-19 620
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于图像识别、目标检测和图像分割等任务。YOLOv7是一种常用的目标检测算法，但它在处理复杂场景和小目标时存在一定的局限性。为了改进YOLOv7的性能，我们可以在不同位置添加Biformer模块，从而提高其在计算机视觉任务中的表现。Biformer是一种基于Transformer的注意力机制模块，它在图像领域中被广泛使用。通过引入Biformer模块，我们可以捕捉到更长的上下文信息，并且能够更好地处理目标的尺度变化和复杂背景。下面我们将详细介绍如何在YOLOv7
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，对小目标涨点明显
04-20 7425
通过双层路由(bi-level routing)提出了一种新颖的动态稀疏注意力(dynamic sparse attention )，以实现更灵活的计算分配和内容感知，使其具备动态的查询感知稀疏性
改进YOLOv8：结合Biformer——基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构
qq_44224801的博客
11-21 807
改进YOLOv8：结合Biformer——基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构
BiFormer: 动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，显著提升小目标检测
LgvrApplescript的博客
09-21 1135
BiFormer通过在Transformer中嵌入金字塔结构，使得网络能够同时关注不同层次的特征，从而提高了对小目标的检测能力。这样一来，网络可以更加关注小目标所在的区域，并提取更准确的特征。总结来说，BiFormer是一种基于动态稀疏注意力构建的高效金字塔网络架构，通过改进小目标检测的性能，为计算机视觉领域带来了新的突破。在这方面，Yolov 引入了一种新的网络架构，称为BiFormer，通过动态稀疏注意力机制构建高效的金字塔网络，显著提升了小目标检测的性能。
Yolov8小目标检测（12）：动态稀疏注意力BiFormer | CVPR 2023
08-29 1071
BiFormer| 亲测在红外弱小目标检测涨点，map@0.5 从0.755提升至0.758
芒果YOLOv5改进21：主干Backbone篇之BiFormer：顶会CVPR2023即插即用，小目标检测涨点必备，首发原创改进，基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构，打造高精度
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
03-24 1万+
YOLO代码改进实践｜改进最新CVPR2023主干系列BiFormer：即插即用，小目标检测涨点必备，基于动态查询感知的稀疏注意力机制
芒果YOLOv8改进20：主干Backbone篇BiFormer：顶会CVPR2023即插即用，小目标检测涨点必备，首发原创改进，基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
05-18 5499
YOLOv8代码改进实践｜最新CVPR2023主干BiFormer：即插即用
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
一直在水些技术小文
11-10 1702
CVPR 2023中Yolov8引入BiFormer的创新性设计为小目标检测任务带来了重大突破。动态稀疏注意力和高效金字塔网络的结合使得BiFormer在目标检测领域成为了一颗耀眼的新星。通过本文的介绍和案例演示，我们希望读者能更深入地了解这一引人注目的技术，并期待它在未来的深度学习研究中发挥更大的作用。（注：本文中的示例代码仅为演示用途，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
CVPR2023：BiFormer阅读笔记
热门推荐
记录
05-07 1万+
作者提出了一种新的动态稀疏注意力机制，通过双层路由来实现更灵活的算力分配，让每个Query处理语义上最相关的K-V对的一小部分。在此基础上，提出的BiFormer具有良好的性能和较高的计算效率。
【YOLO v5 v7 v8 v9小目标改进】BiFormer：从局部空间特征到高效的全局空间特征
Debroon
02-29 2845
这是因为（Transformer）变压器模型依赖于注意力机制，该机制需要计算和存储所有输入数据点之间的相互作用，导致随着输入大小的增加，所需的计算资源和内存急剧增加。这与在变压器模型中引入双层路由注意力机制的目的是一致的：先大范围筛选出可能相关的区域，再在这些区域中寻找最具体、最相关的信息。举个例子，在一个大型图书馆里寻找关于“人工智能”的书籍，这个图书馆有成千上万的书籍，分布在不同的区域和书架上。对于两个场景，它展示了原始图像并标出了两个查询位置，模型关注的相应区域（路由区域），以及最终的注意力热图。
yoloV5更换BiFPN结合小目标检测层
Zeng999212的博客
01-24 1万+
小目标检测层结合BiFPN
BiFormer:基于双层路由注意力的视觉Transformer
AI浩
04-19 4940
Transformer具有许多适合构建强大的数据驱动模型的属性。首先，它能够捕捉数据中的长程依赖关系[29,42]。其次，它几乎没有归纳偏差，从而使模型更灵活地拟合成吨的[15]数据。最后但并非最不重要的是，它具有高度的并行性，有利于大型模型的训练和推理[13,33,36,42]。因此，transformer不仅彻底改变了自然语言处理，而且在计算机视觉方面取得了非常有希望的进展。在过去的两年中，计算机视觉社区见证了视觉transformer的爆炸式增长[1,14,15,29,44,46]。
基于Yolov5的工业油污缺陷检测，加入CVPR2023 BiFormer-BiLevelRoutingAttention和FasterNet-PConv提升检测精度
03-30 3507
yolov5的工业油污检测，通过cvpr2023 BiFormer: 基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络和FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT，引入PConv结构map涨点，最终取得较好的涨点
[yolov11改进系列]基于yolov11引入轻量高效动态上采样算子DySample提升小目标检测能力的python源码+训练源码
最新发布
FL1623863129的博客
06-04 727
YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
YOLOv8 移动端升级：借助 GhostNetv2 主干网络，实现高效特征提取
shrgegrb的博客
05-31 797
本文提出一种基于GhostNetv2改进YOLOv8目标检测主干网络的方法。GhostNetv2作为轻量级CNN架构，通过Ghost模块生成特征图并引入硬件友好的注意力机制，显著降低了计算复杂度。我们将YOLOv8原有的CSPDarknet53主干替换为GhostNetv2，同时保留多尺度特征提取能力。实现方案包括DFC注意力模块和GhostBottleneckV2结构，在参数量和计算量大幅减少的同时保持了检测精度，特别适合移动端和嵌入式设备部署。实验表明，改进后的模型在保持YOLOv8检测性能的同时，计算
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