BiFPN 第2页

【模型复现】目标检测模型——EfficientDet 快速复现教程

ScalableandEfficientObjectDetection》论文发表于2020年7月由MingxingTan,RuomingPang,QuocV.Le三人完成，EfficientDet是一种对象检测模型，它利用了若干优化和主干调整，例如使用BiFPN

极链AI云·2022-06-02 13:53

将yolov5中的PANet层改为BiFPN

本文以YOLOv5-6.1版本为例一、Add1.在common.py后加入如下代码#结合BiFPN设置可学习参数学习不同分支的权重#两个分支add操作classBiFPN_Add2(nn.Module)

m0_56247038·2022-05-22 07:34

【YOLOv5-6.x】设置可学习权重结合BiFPN（Concat操作）

文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）修改common.py修改yolo.py修改train.py1.向优化器中添加BiFPN的权重参数2.查看BiFPN_Concat层参数更新情况前言这篇博客

嗜睡的篠龙·2022-05-12 07:16

【YOLOv5-6.x】解决加入CA注意力机制不显示FLOPs的问题

1、问题描述问题源自之前写的一篇博客：【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN，尝试在YOLOv5的backbone中加入CoordinateAttention

嗜睡的篠龙·2022-04-12 07:58

【魔改YOLOv5-6.x（下）】YOLOv5s+Ghostconv+BiFPN+CA

-6.x（上）】：结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN

嗜睡的篠龙·2022-04-12 07:34

【魔改YOLOv5-6.x（中）】加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN

ACONfamilyYOLOv5中应用二、注意力机制CBAM论文简介CBAM注意力机制YOLOv5中应用CA论文简介CoordinateAttentionYOLOv5中应用加入CA后无法显示GFLOPs信息三、BiFPN

嗜睡的篠龙·2022-04-12 07:54

【论文笔记】EfficientDet（BiFPN）（2020）

目录前言一、研究背景二、新型Neck结构：BiFPN三、EfficientDet的网络结构四、PyTorch实现model前言论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.09070.

满船清梦压星河HK·2022-04-12 07:45

YOLOv5结合BiFPN

现在yolov5的neck用的是PANet，在EfficientDet论文中提出了BiFPN结构，还有更加不错的性能。所以就尝试将yolov5中的PANet层改为BiFPN。

xingzeng307·2022-04-12 07:43

【YOLOv5-6.x】通过设置可学习参数来结合BiFPN

文章目录前言修改common.py修改yolo.pyyolov5s-bifpn.yaml测试结果Concat全部换成BiFPN_ConcatReferences前言在之前的这篇博客中，简要介绍了BiFPN

嗜睡的篠龙·2022-04-12 07:38

论文阅读笔记 | 目标检测算法——EfficientDet（EfficientNet+BiFPN）

文章目录1.Introduction2.BiFPN2.1Cross-ScaleConnections2.2WeightedFeatureFusion3.EfficientDet4.AblationStudy4.1DisentanglingBackboneandBiFPN4.2BiFPNCross-ScaleConnectionspaper

Clichong·2022-04-10 08:40

目标检测算法——YOLOv5结合BiFPN

将YOLOv5中的PANet层修改为EfficientDet-BiFPN，实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合，明显提升YOLOv5算法检测精度。

加勒比海带66·2022-04-10 07:26

浅谈BiFPN结构并在mmdetection中从Registry开始逐步实现

BiFPN可以作为一个常备块在修改网络时使用。

@会飞的毛毛虫·2022-02-28 10:13

Keras搭建Efficientdet目标检测平台的实现思路

Efficientdet目标检测算法最近，谷歌大脑MingxingTan、RuomingPang和QuocV.Le提出新架构EfficientDet，结合EfficientNet（同样来自该团队）和新提出的BiFPN

·2021-06-11 15:39

[CVPR 2020] EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection论文笔记

文章目录1.Introduction2.Methods2.1BiFPN2.2CompoundScaling2.3EfficientDet3.Performance4.Q&A谷歌大脑发布的高效高精度物体检测器

RainbowSun1102·2020-08-22 14:31

【论文阅读笔记】EfficientDet：Scalable and Efficient Object Detection

论文地址：EfficientDet论文总结本文是基于EfficientNet展开的检测网络，其提出了一种新的特征融合手段（BiFPN），以及检测器上的缩放方案（如EfficientNet一样的多维度组合缩放方案

时光机ﾟ·2020-08-22 02:55

【论文笔记】EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

谷歌官方代码：https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.BiFPN3.1

Tra_cy·2020-08-22 01:09

睿智的目标检测38——TF2搭建Efficientdet目标检测平台（tensorflow2）

睿智的目标检测38——TF2搭建Efficientdet目标检测平台学习前言什么是Efficientdet目标检测算法源码下载Efficientdet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、BiFPN加强特征提取

Bubbliiiing·2020-07-28 22:18

efficientdet问答

EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetectionhttps://arxiv.org/abs/1911.090701.文章采用了哪些主要优化方法，提高性能1）使用bifpn

zhouenlai_silva·2020-07-28 04:20

CV中的特征融合SFAM、ASFF、BiFPN、Hyper column

1、SFAMSFAM（尺度特征聚合模块）在端到端的one-stage目标检测器M2Det中提出，M2Det利用主干网络和MLFPN进行特征提取，然后与SSD类似，根据学到的特征，产生密集的boundingbox和类别得分，再利用NMS产生最后的位置和类别预测结果。MLFPN包括三个模块：FFM（特征融合模块），TUM（瘦U型模块），SFAM（尺度特征聚合模块）。先看MLFPN的整体流程：FFMv1

yx868xy·2020-07-16 17:28

睿智的目标检测36——Pytorch搭建Efficientdet目标检测平台

睿智的目标检测33——Pytorch搭建Efficientdet目标检测平台学习前言什么是Efficientdet目标检测算法源码下载Efficientdet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、BiFPN

Bubbliiiing·2020-07-12 14:26

睿智的目标检测33——Keras搭建Efficientdet目标检测平台

睿智的目标检测33——Keras搭建Efficientdet目标检测平台学习前言什么是Efficientdet目标检测算法源码下载Efficientdet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、BiFPN

Bubbliiiing·2020-07-06 06:26

项目实践 | 超强EfficientDet原理讲解与目标检测项目实践

EfficientDet原理与PyTorch实现2.1、EfficientNet模型2.1.1、EfficientNet简介2.1.2、EfficientNet网络模型结构（附PyTorch代码）2.2、BiFPN

AI算法修炼营·2020-06-26 10:01

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 论文学习

首先，作者提出了一个加权的双向特征金字塔网络（BiFPN），使得多尺度特征融合更加简单而快速；其次，作者提出了一个混合缩放的方法，同时对主干网络、特征网络和边框/类别预测网络的深度、分辨率和宽度进行缩放

calvinpaean·2020-03-29 22:00

论文阅读：EfficientDet:可扩展且高效的目标检测

首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），

shengshijieshao·2020-03-19 20:25

[阅读笔记]EfficientDet

EfficientDet文章阅读Google的网络结构不错,总是会考虑计算性能的问题,从mobilenetv1到mobilenetv2.这篇文章主要对近来的FPN结构进行了改进,实现了一种效果和性能兼顾的BiFPN

mlj318·2019-12-06 19:00

推荐频道

BiFPN