BiFPN YOLO

Bi-directional Feature Pyramid Networks (BiFPN) 是一种改进版的 Feature Pyramid Network (FPN)，它引入了双向信息流，旨在更好地保留低层特征细节并增强高层特征的上下文信息。在YOLO（You Only Look Once）架构中，尤其是YOLOv3之后的一些版本，如YOLOv4、YOLOv5和YOLOX，BiFPN 被广泛采用。

在YOLO系列中，BiFPN 通常被设计成这样的方式：
- **向上金字塔流（Top-down Flow）**：高分辨率特征图经过下采样（upsampling）传递给较低层次，增强了底层特征的定位精度。
- **向下金字塔流（Bottom-up Flow）**：低分辨率特征图通过反向信息传播（skip connection）到较高层次，补充了底层特征的空间细节。

这种结构有助于YOLO模型在保持快速检测速度的同时提高对象检测的准确性和对小目标的敏感性。此外，BiFPN 还能减少过拟合，因为更多的特征交互降低了对单一路径的依赖。