yolo中双金字塔结构

引用提到了BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network)是一种与 FPN (Feature Pyramid Network)和 PAN (Path Aggregation Network)相比有一些不同之处的结构。BiFPN在FPN的基础上引入了双向连接，可以更好地进行信息的传递和融合，使得网络在多尺度上具有更好的感知能力和表达能力。

引用提到了yolo中双金字塔结构的相关内容。具体来说，在yolo的模型中，双金字塔结构是通过BiFPN的方式实现的。这种结构能够从不同层级的特征图中提取出丰富的信息，并进行跨层级的特征融合，从而得到更加准确和鲁棒的目标检测结果。

引用提到了在yolo.py文件的parse_model函数中，加入了CBAMBottleneck和C3CBAM两个模块。这些模块的引入可以进一步提升yolo模型的性能和效果，使其在目标检测任务中更加强大和灵活。CBAMBottleneck模块利用注意力机制来增强特征表示能力，C3CBAM模块结合了CBAM和C3模块的特点，能够更好地进行特征融合和上下文建模。

综上所述，yolo中的双金字塔结构指的是通过引入BiFPN来实现的，在这个结构中，利用双向连接来进行信息传递和融合，从而提升目标检测的准确性和鲁棒性。同时，还可以通过加入CBAMBottleneck和C3CBAM等模块来进一步增强模型的性能和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [特征融合篇 | YOLOv8 应用 BiFPN 结构 | 《 EfficientDet: 可扩展和高效的目标检测》](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/130651136)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【魔改YOLOv5-6.x（中）】加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN](https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/123603131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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