目的： 在YOLOv7中使用BiFPN

第一步：在models/common.py文件中，添加 BiFPN 类

注意： BiFPN 添加时，分为两种方式。第一种是按照通道数相加（Concat）；第二种是按照特征图相加（Add）

# BiFPN
class BiFPN_Add2(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2):
        super(BiFPN_Add2, self).__init__()
        self.w = nn.Parameter(torch.ones(2, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
        self.epsilon = 0.0001
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.silu = nn.SiLU()

    def forward(self, x):
        w = self.w
        weight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon)
        return self.conv(self.silu(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1]))


class BiFPN_Add3(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2):
        super(BiFPN_Add3, self).__init__()
        self.w = nn.Parameter(torch.ones(3, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
        self.epsilon = 0.0001
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.silu = nn.SiLU()

    def forward(self, x):
        w = self.w
        weight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon)
        # Fast normalized fusion
        return self.conv(self.silu(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1] + weight[2] * x[2]))


# 结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重
# 两个分支concat操作
class BiFPN_Concat2(nn.Module):
    def __init__(self, dimension=1):
        super(BiFPN_Concat2, self).__init__()
        self.d = dimension
        self.w = nn.Parameter(torch.ones(2, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
        self.epsilon = 0.0001
        # 设置可学习参数 nn.Parameter的作用是：将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型 parameter
        # 并且会向宿主模型注册该参数 成为其一部分 即model.parameters()会包含这个parameter
        # 从而在参数优化的时候可以自动一起优化

    def forward(self, x):
        w = self.w
        weight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon)  # 将权重进行归一化
        # Fast normalized fusion
        x = [weight[0] * x[0], weight[1] * x[1]]
        return torch.cat(x, self.d)


# 三个分支concat操作
class BiFPN_Concat3(nn.Module):
    def __init__(self, dimension=1):
        super(BiFPN_Concat3, self).__init__()
        self.d = dimension
        self.w = nn.Parameter(torch.ones(3, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
        self.epsilon = 0.0001

    def forward(self, x):
        w = self.w
        weight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon)  # 将权重进行归一化
        # Fast normalized fusion
        x = [weight[0] * x[0], weight[1] * x[1], weight[2] * x[2]]
        return torch.cat(x, self.d)

第二步：在models/yolo.py中添加以下代码

        elif m is nn.BatchNorm2d:
            args = [ch[f]]
        elif m is Concat:
            c2 = sum([ch[x] for x in f])
#################下面为添加的代码########################
        elif m in [Concat, BiFPN_Concat2, BiFPN_Concat3]:
            c2 = sum(ch[x] for x in f)

第三步：在train.py中添加以下代码：

#  导入common中的所有类
#  代码添加到第一行
from models.common import *

        elif isinstance(v, BiFPN_Concat2) and hasattr(v, 'w') and isinstance(v.w, nn.Parameter):
            pg1.append(v.w)
        elif isinstance(v, BiFPN_Concat3) and hasattr(v, 'w') and isinstance(v.w, nn.Parameter):
            pg1.append(v.w)