加权双向特征金字塔结构（BiFPN）

加权双向特征金字塔结构（BiFPN）是EfficientDet系列中的一个关键组件，用于提高目标检测器的性能。BiFPN结构是一种双向的、自底向上和自顶向下的特征金字塔结构，它通过多次迭代来融合不同层次的特征图，以便更好地捕获不同尺度的目标。BiFPN结构的主要优点是引入了可学习的权重，以便更好地平衡不同层次的特征图的贡献。

下面是一个简单的BiFPN结构的示例代码：

import tensorflow as tf

def BiFPN(inputs, num_channels, num_layers):
    # 定义输入特征图的数量
    num_inputs = len(inputs)

    # 定义每个输入特征图的通道数
    input_channels = [inputs[i].shape[-1] for i in range(num_inputs)]

    # 定义每个输入特征图的缩放因子
    scales = [2.0 ** i for i in range(num_inputs)]

    # 定义每个输入特征图的权重
    weights = [tf.Variable(initial_value=tf.ones(shape=(num_inputs,))) for _ in range(num_layers)]

    # 定义每个输入特征图的偏置
    biases = [tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=(num_inputs,))) for _ in range(num_layers)]

    # 定义每个输出特征图的通道数
    output_channels = [num_channels for _ in range(num_layers)]

    # 定义每个输出特征图的缩放因子
    output_scales = [2.0 ** i for i in range(num_layers)]

    # 定义每个输出特征图的权重
    output_weights = [tf.Variable(initial_value=tf.ones(shape=(num_inputs,))) for _ in range(num_layers)]

    # 定义每个输出特征图的偏置
    output_biases = [tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=(num_inputs,))) for _ in range(num_layers)]

    # 定义每个输入特征图的初始值
    outputs = inputs

    # 定义每个BiFPN层
    for i in range(num_layers):
        # 定义上采样层
        upsample = tf.keras.layers.UpSampling2D(size=(2, 2))(outputs[-1])

        # 定义下采样层
        downsample = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(outputs[0])

        # 定义特征融合层
        features = [upsample, downsample] + outputs

        # 计算每个输入特征图的权重
        input_weights = tf.nn.softmax(weights[i], axis=0)

        # 计算每个输入特征图的偏置
        input_biases = biases[i]

        # 计算每个输出特征图的权重
        output_weights = tf.nn.softmax(output_weights[i], axis=0)

        # 计算每个输出特征图的偏置
        output_biases = output_biases[i]

        # 定义特征融合层的输出
        outputs = []

        # 对于每个输出特征图
        for j in range(num_layers):
            # 计算每个输入特征图的贡献
            input_contributions = input_weights * tf.cast(tf.equal(j, tf.range(num_inputs)), tf.float32) + input_biases

            # 计算每个输出特征图的贡献
            output_contributions = output_weights * tf.cast(tf.equal(j, tf.range(num_layers)), tf.float32) + output_biases

            # 计算特征融合层的输出
            features_sum = tf.reduce_sum(tf.stack([input_contributions[k] * features[k] for k in range(num_inputs)]), axis=0)
            features_sum = tf.nn.relu(features_sum)
            features_sum = features_sum * output_contributions[j]
            outputs.append(features_sum)

        # 更新输入特征图的列表
        inputs = outputs

    # 返回最终的输出特征图
    return outputs[-1]