YOLOv7 更换Neck之 BiFPN

9月前作者：迪菲赫尔曼分类：Toy博客阅读(40) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv7 更换Neck之 BiFPN。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

🌟想了解YOLO系列算法更多教程欢迎订阅我的专栏🌟

对于基础薄弱的同学来说，推荐阅读《目标检测蓝皮书》📘，里面涵盖了丰富的目标检测实用知识，是你迅速掌握目标检测的理想选择！

如果想了解 YOLOv5 和 YOLOv7 系列算法的训练和改进，可以关注专栏《YOLOv5/v7 改进实战》🌟。该专栏涵盖了丰富的YOLO实用教程，专门为改进YOLO的同学而设计。该专栏阅读量已经突破60w+🚀，被誉为全网最经典的教程！所有的改进方法都提供了详细的手把手教学！

《YOLOv5/v7 进阶实战》🏅专栏是在《YOLOv5/v7 改进实战》🌟专栏上进一步推出的更加有难度的专栏，除大量的最新最前沿改进外，还包含多种手把手的部署压缩教程，内容不仅可以用于小论文文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-459595.html

到了这里，关于YOLOv7 更换Neck之 BiFPN的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

yoloV5更换BiFPN结合小目标检测层

本文章纯属记录学习使用，我也不太明白是否为小目标检测层，不对的地方还希望一块交流 yolov5初始模型在特征融合时只对P3、P4、P5、三个特征层进行了融合，添加小目标检测层的目的是把P2 （也就是yaml文件中第二个conv层得到的特征图）也加入到特征融合中。 P2位于低特

2023年04月15日
浏览(33)
YOLO Air：YOLO科研改进论文推荐 | 改进组合上千种搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力机制,适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOX等算法

🔥🔥🔥YOLOAir开源算法库！！！ 💡统一使用 YOLOv5、YOLOv7 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】

2024年02月01日
浏览(49)
提速YOLOv7：用MobileNetV3更换骨干网络加速目标检测

2023年05月19日
浏览(40)
yolov5-7.0 添加BiFPN

BiFPN是目标检测中神经网络架构设计的选择之一，为了优化目标检测性能而提出。主要用来进行多尺度特征融合，对神经网络性能进行优化。来自EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection这篇论文。在这篇论文中，作者主要贡献如下：首先，提出了一种加权双向特征金字塔网

2024年02月17日
浏览(36)
YOLOv5的Neck端设计

YOLOv5的Neck端设计在上一篇《YOLOv5的Backbone设计》中，我们从yolov5的backbone配置文件出发，细致讲解了backbone的网络架构及各模块的源码和结构，对骨架网络有了较为全面的初步认知。接下来我们会循着之前的学习思路，继续深入到网络结构源码中去探寻YOLO的Neck端设计。网络

2024年02月07日
浏览(35)
【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解

Yolov5是一种目标检测算法，采用基于Anchor的检测方式，属于单阶段目标检测方法。相比于Yolov4，Yolov5有着更快的速度和更高的精度，是目前业界领先的目标检测算法之一。 Yolov5基于目标检测算法中的one-stage方法，其主要思路是将整张图像划分为若干个网格，每个网格预测出该

2024年02月03日
浏览(34)
芒果改进YOLOv8系列：改进特征融合网络 BiFPN 结构，融合更多有效特征

芒果改进YOLOv8系列：改进特征融合网络 BiFPN 结构，融合更多有效特征在这篇文章中，将 BiFPN 思想加入到 YOLOv8 结构中该版本为高效简洁版，涨点多、还速度快（实际效果反馈）本篇博客不占用高阶专栏的总篇数计划中应之前群友的要求，加一个《补充篇》，仅仅是补充

2024年02月07日
浏览(54)
YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合 BiFPN 实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高

2024年01月19日
浏览(63)
YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet 主干配合 BiFPN 实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高

2024年02月20日
浏览(34)
YOLOv5/v7 引入最新 BiFusion Neck | 附详细结构图

YOLO 社区自前两次发布以来一直情绪高涨！随着中国农历新年2023兔年的到来，美团对YOLOv6进行了许多新的网络架构和训练方案改进。此版本标识为 YOLOv6 v3.0。对于性能，YOLOv6-N在COCO数据集上的AP为37.5%，通过NVIDIA Tesla T4 GPU测试的吞吐量为1187 FPS。YOLOv6-S以484 FPS的速度得到了超过

2024年02月05日
浏览(44)