YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | BiFormer双层路由注意力机制(Bi-level Routing Attention)

### 使用 BiFormer 改进 YOLOv5 为了使用 BiFormer 对 YOLOv5 进行改进，主要涉及几个方面的工作。首先，在配置文件中引入新的模块定义，并调整网络架构以适应新组件。 #### 修改配置文件 在 `ultralytics/yolov5/models` 文件夹下找到对应的 yolov5 配置文件（通常是 `.yaml` 格式的文本），创建一个新的 YAML 文件用于保存带有 BiFormer 的自定义设置。基于已有模型配置模板进行扩展，比如命名为 `yolov5-BiFormer.yaml`[^3]。 ```yaml # Example of a modified configuration file entry for integrating BiFormer into YOLOv5. backbone: - [focus, [64], 1] # Original layer definition remains unchanged ... neck: - [csp BottleneckCSP, [256, 512, 3], 1] - [BiFormerBlock, [input_channels, output_channels, kernel_size]] # Add this line to integrate the BiFormer block ... ``` #### 调整代码实现 除了更改配置外，还需要修改 Python 源码来加载并应用这些变化。具体来说是在训练脚本里加入必要的导入语句和支持函数以便能够识别新增加的层类型： ```python from models.common import Conv, SPPF, Focus, Contract, Expand from models.experimental import attempt_load, Ensemble import torch.nn as nn class BiFormerBlock(nn.Module): """Implementation of the BiFormer Block""" def __init__(self, input_channels, output_channels, kernel_size=3): super().__init__() self.bi_former_layer = ... # Define your BiFormer implementation here def forward(self, x): return self.bi_former_layer(x) def parse_model(d, ch): # This function parses module definitions from dictionary 'd' and creates PyTorch layers sequentially based on them. ... elif m == 'BiFormerBlock': args.append([ch[f], c2]) modules.add_module(str(i), eval(m)(*args)) ... if __name__ == '__main__': model = Model(cfg='path/to/your/custom_yolo_with_bi Former .yaml') ``` 通过上述操作可以在原有基础上成功集成 BiFormer 到 YOLOv5 中去，从而提升其性能表现特别是在处理复杂背景下的目标检测任务上效果显著[^2]。