YOLOv8优改系列一:YOLOv8融合BiFPN网络,实现网络快速涨点

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,视频通用资源包5000点
视觉智能开放平台,图像通用资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: 该专栏专注于YOLOv8的 Neck 部分改进,融合了 BiFPN 网络,大幅提升检测性能。BiFPN 通过高效的双向跨尺度连接和加权特征融合,解决了传统 FPN 的单向信息流限制。文章详细介绍了 BiFPN 的原理及其实现方法,并提供了核心代码修改指导。点击链接订阅专栏,每周定时更新,助您快速提升模型效果。推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️,涨点指数:⭐️⭐️⭐️⭐️。

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文章内容:针对YOLOv8的Neck部分融合BiFPN(双向特征金字塔网络)网络,实现网络快速涨点!!!

推荐指数(满分五星):⭐️⭐️⭐️⭐️

涨点指数(满分五星):⭐️⭐️⭐️⭐️

image.png

一、BiFPN介绍

🌳论文地址点击
🌳源码地址点击
🌳问题阐述:传统的自上而下的FPN在本质上受到单向信息流的限制。为了解决这个问题,PANet 添加了一个额外的自底向上的路径聚合网络。最近,NAS-FPN 采用神经结构搜索来搜索更好的跨尺度特征网络拓扑,但在搜索过程中需要数千小时的GPU,发现的网络不规则,难以解释或修改。
🌳主要思想:1. 高效的双向跨尺度连接;2. 加权特征图融合。
🌳解决方法

  1. PANet进行特征融合时,是通过Concat的,一般高层和低层的特征贡献程度相同,BiFPN在特征融合时,通过一组可学习的归一化权重参数调整各层贡献程度。
  2. BiFPN堆叠多层实现更高维度的特征融合。

🌳工作原理

  1. 特征金字塔生成:最初,网络通过从骨干网络(通常是ResNet等卷积神经网络)的多个层中提取特征来生成特征金字塔。

  2. 双向连接:与传统FPN不同,BiFPN在特征金字塔相邻级别之间引入了双向连接。这意味着信息可以从更高级别的特征流向更低级别的特征(自顶向下路径),也可以从更低级别的特征流向更高级别的特征(自底向上路径)。

  3. 特征整合:双向连接允许在两个方向上整合来自特征金字塔不同级别的信息。这种整合有助于有效地捕获多尺度特征。

  4. 加权特征融合:BiFPN采用加权特征融合机制,将不同级别的特征进行组合。融合的权重在训练过程中学习,确保了最佳的特征整合。

   BiFPN中的双向连接有助于更好地在不同尺度上捕获特征表示,提高了网络处理不同尺寸和复杂度对象的能力。这在目标检测任务中尤为重要,因为图像中的对象大小可能差异显著。

🌳网络结构图
image.png

二、核心代码修改

2.1 修改yaml配置文件

复制一份ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml下的yolov8.yaml文件到v8同级目录文件my_v8(新创建一个,好区分),取名为yolov8-bifpn.yaml,然后将yolov8-bifpn.yaml文件内容全部修改为以下内容(==加入了跳级连接以及加权特征融合,完全按照bifpn的方式加入==):

配置文件,可通过关注公众号【AI应用视界】
    输入关键字 yolov8+bifpn 自动获取
AI 代码解读

2.2 创建模块文件

ultralytics\nn\modules,在此路径下新建专门存放我们新添加的模块文件夹my_modules(好区分),然后在此文件夹下新建bifpn.py,添加以下内容:

核心模块文件,可通过关注公众号【AI应用视界】
    输入关键字 yolov8+bifpn 自动获取
AI 代码解读

2.3 修改task.py文件

在ultralytics\nn文件夹中找到tasks.py文件,并对以下内容(#todo)进行添加。

  • 第20行,导入bifpn模块
  • 第711行,定义此模块的处理方式,和concat一致
    from ultralytics.utils.plotting import feature_visualization
    from ultralytics.utils.torch_utils import (fuse_conv_and_bn, fuse_deconv_and_bn, initialize_weights, intersect_dicts,
                                             make_divisible, model_info, scale_img, time_sync)
    from ultralytics.nn.my_modules.bifpn import BiFPN_Add2, BiFPN_Add3 #todo 第20行
          elif m is Concat:
              c2 = sum(ch[x] for x in f)
          elif m in [BiFPN_Add2, BiFPN_Add3]: # 第 709行左右
              c2 = max([ch[x] for x in f])
          elif m in (Detect, Segment, Pose):
              args.append([ch[x] for x in f])
    
    AI 代码解读

2.4 修改训练代码

import os
from ultralytics import YOLO

current_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
root_path = os.path.abspath(os.path.join(current_path, "../..")) + "/"

# Load a model
# model = YOLO(root_path + 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml').load(
#     root_path + 'weights/det/yolov8s.pt')  # build from YAML and transfer weights
model = YOLO(root_path + 'ultralytics/cfg/models/my_v8/yolov8-bifpn.yaml')
#model = YOLO(root_path + 'runs1/det/train3/weights/best.pt' ) # build from YAML and transfer weights

if __name__ == '__main__':
    # ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml
    # ultralytics/cfg/models/my_v8/yolov8-bifpn.yaml
    results = model.train(data=root_path + 'my_file/object_detection/dataset_cfg/car.yaml', epochs=10, imgsz=416, batch=2, workers=0, lr0=0.01, amp=False, project=root_path+"runs/det")
     #results = model.train(data=root_path + "my_file/object_detection/dataset_cfg/smoke.yaml", epochs=100, imgsz=416, batch=16, workers=4, lr0=0.01, resume=True, project=root_path+"runs1/det")
AI 代码解读

运行此代码即可将bifpn结合YOLOv8进行训练

image.png

2.5 问题总结

  1. 如果遇到v8在文件里修改了模型,但是训练时调用总是调用虚拟环境中的库
    • 是这种情况是没有成功载入你的模块,建议使用pycharm来运行,并仔细查看有没有导入正确。

image.png

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