YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合BiFPN网络，亲测显著涨点！_yolov8 bifpn

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BiFPN网络

BiFPN 的主要思想：高效双向跨尺度连接和加权特征融合。

多尺度特征表示是目标检测的重点方向之一，作者认为其主要困难是如何有效地表示和处理多尺度特征。

早期的检测器通常直接根据从骨干网络中提取的金字塔特征层次结构进行预测 。
特征金字塔网络 (FPN)提出了一种自上而下的途径来组合多尺度特征。
基于FPN，PANet 在 FPN 之上添加了一个额外的自下而上的路径聚合网络；
NAS‑FPN [8]利用神经架构搜索来自动设计特征网络拓扑。虽然实现了更好的性能，但 NAS‑FPN 在搜索过程中需要数千 GPU 小时，并且生成的特征网络是不规则的，因此难以解释。
BiFPN：引入可学习的权重来学习不同输入特征的重要性，同时重复应用自上而下和自下而上的多尺度特征融合.
下图表示各类网络模型的结构：

( a ) FPN 引入自上而下的路径来融合从 3 级到 7 级（P3 ‑ P7）的多尺度特征；
( b ) PANet 在 FPN 之上添加了一个额外的自下而上的路径；
( c ) NAS‑FPN 使用神经架构搜索找到不规则的特征网络拓扑，然后重复应用相同的块；
( d ) BiFPN 双向跨尺度连接和加权特征融合,具有更好的准确性和效率权衡。

简单了解过后，我们开始改进！
提示：以下是本篇文章改进内容，下面案例可供参考

一、替换yaml文件

改进后的文件如下：

# Ultralytics YOLO 
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