改进YOLOv8 | 特征融合优化 | YOLOv8引入BiFPN结构 | EfficientDet：高效可扩展目标检测

近年来，计算机视觉领域的目标检测一直是研究的热点之一。目标检测可以帮助计算机理解图像中的物体，并在各种应用场景中发挥重要作用。其中，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其实时性能和准确性受到广泛关注。在YOLOv8中，一项重要的改进是引入了BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）结构，以优化特征融合过程。

在目标检测任务中，特征融合是一个关键步骤，它有助于提取不同尺度的特征信息并提高检测的性能。传统的特征金字塔结构通常采用自上而下或自下而上的方式进行特征融合，但这种方式容易导致信息丢失或者特征冗余。而BiFPN结构则通过引入多个Bi-directional路径，可以更好地保留特征的细节信息。

下面我们将介绍如何将BiFPN结构应用于YOLOv8，并给出相应的代码实现。

首先，我们需要定义BiFPN层的结构。BiFPN由多个特征金字塔层组成，每个层都包含一个上采样和下采样的过程。具体实现如下：

import torch
import torch.nn as nn

class BiFPN(nn.Module
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