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YOLOv5添加BiFPN

作者：Gausst松鼠会 | 2024-03-16 10:16:34

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yolov5添加bifpn

1、修改common.py文件

2、新建一个yaml文件

3、修改yolo.py文件

4、修改train.py并运行

1、修改common.py文件

在代码的最后面添加下列代码：

  1. # BiFPN
  2. # 两个特征图add操作
  3. class BiFPN_Add2(nn.Module):
  4.     def __init__(self, c1, c2):
  5.         super(BiFPN_Add2, self).__init__()
  6.         # 设置可学习参数 nn.Parameter的作用是：将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter
  7.         # 并且会向宿主模型注册该参数 成为其一部分 即model.parameters()会包含这个parameter
  8.         # 从而在参数优化的时候可以自动一起优化
  9.         self.w = nn.Parameter(torch.ones(2, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
  10.         self.epsilon = 0.0001
  11.         self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
  12.         self.silu = nn.SiLU()
  13.  
  14.     def forward(self, x):
  15.         w = self.w
  16.         weight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon)
  17.         return self.conv(self.silu(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1]))
  18.  
  19.  
  20. # 三个特征图add操作
  21. class BiFPN_Add3(nn.Module):
  22.     def __init__(self, c1, c2):
  23.         super(BiFPN_Add3, self).__init__()
  24.         self.w = nn.Parameter(torch.ones(3, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
  25.         self.epsilon = 0.0001
  26.         self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
  27.         self.silu = nn.SiLU()
  28.  
  29.     def forward(self, x):
  30.         w = self.w
  31.         weight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon)
  32.         # Fast normalized fusion
  33.         return self.conv(self.silu(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1] + weight[2] * x[2]))

 2、新建yaml文件

新建一个BiFPN-yolov5s.yaml文件：将concat替换为BiFPN_Add2，代码如下：

  1. # YOLOv5 
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