【YOLOv5改进系列】前期回顾：

YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析

YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制

YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制

YOLOv5改进系列（3）——添加CA注意力机制

YOLOv5改进系列（4）——添加ECA注意力机制

YOLOv5改进系列（5）——替换主干网络之 MobileNetV3

YOLOv5改进系列（6）——替换主干网络之 ShuffleNetV2

YOLOv5改进系列（7）——添加SimAM注意力机制

YOLOv5改进系列（8）——添加SOCA注意力机制

YOLOv5改进系列（9）——替换主干网络之EfficientNetv2

YOLOv5改进系列（10）——替换主干网络之GhostNet

YOLOv5改进系列（11）——添加损失函数之EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU

目录

🌻一、BiFPN介绍

1.1 简介

1.2 BiFPN

（1）跨尺度连接

（2）加权特征融合 

1.3 EfficientDet

（1）模型框架

（2）复合缩放

🌻 二、添加方式1：Add操作

第①步：在common.py中添加BiFPN模块

第②步：在yolo.py文件里的parse_model函数加入类名

第③步：创建自定义的yaml文件