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YOLOv11融合CVPR[2020]自校准卷积SCConv模块及相关改进思路|YOLO改进最简教程


YOLOv11v10v8使用教程:  YOLOv11入门到入土使用教程

YOLOv11改进汇总贴:YOLOv11及自研模型更新汇总 


《Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions》

一、 模块介绍

        论文链接:http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf

        代码链接:https://mmcheng.net/scconv/

论文速览:CNN 的最新进展主要致力于设计更复杂的架构以提高其表示学习能力。在本文中,我们考虑在不调整模型架构的情况下改进 CNN 的基本卷积特征转换过程。为此,我们提出了一种新的自校准卷积,它通过内部通信显式扩展了每个卷积层的视野,从而丰富了输出特征。特别是,与使用小内核(例如 3 × 3)融合空间和通道信息的标准卷积不同,我们的自校准卷积通过一种新颖的自校准操作,在每个空间位置自适应地构建长距离空间和通道间依赖关系。因此,它可以通过明确地整合更丰富的信息来帮助 CNN 生成更具鉴别性的表示。我们的自校准卷积设计简单通用,可以轻松应用于增强标准卷积层,而无需引入额外的参数和复杂性。大量实验表明,当将我们的自校准卷积应用于不同的主干网时,基线模型可以在各种视觉任务中得到显著改进,包括图像识别、对象检测、实例分割和关键点检测,而无需改变网络架构。我们希望这项工作可以为未来的研究提供一种有前途的方法,为设计新颖的卷积特征转换以改进卷积网络。

总结:一种自校准卷积模块,与其他模块融合效果更佳。


二、 加入到YOLO中

2.1 创建脚本文件

        首先在ultralytics->nn路径下创建blocks.py脚本,用于存放模块代码。

2.2 复制代码        

        复制代码粘到刚刚创建的blocks.py脚本中,如下图所示:

class SCConv(nn.Module):def __init__(self, c1, c2, s=1, d=1, g=1, pooling_r=4):super(SCConv, self).__init__()self.k2 = nn.Sequential(nn.AvgPool2d(kernel_size=pooling_r, stride=pooling_r),Conv(c1, c1, k=3, d=d, g=g, act=False))self.k3 = Conv(c1, c1, k=3, d=d, g=g, act=False)self.k4 = Conv(c1, c2, k=3, s=s, d=d, g=g, act=False)def forward(self, x):identity = xassert x.shape[-1] >5  and x.shape[-2] > 5,  "输入尺寸太小"out = torch.sigmoid(torch.add(identity, F.interpolate(self.k2(x), identity.size()[2:]))) # sigmoid(identity + k2)out = torch.mul(self.k3(x), out)    # k3 * sigmoid(identity + k2)out = self.k4(out)  # k4return out

2.3 更改task.py文件 

       打开ultralytics->nn->modules->task.py,在脚本空白处导入函数。

from ultralytics.nn.blocks import *

        之后找到模型解析函数parse_model(约在tasks.py脚本中940行左右位置,可能因代码版本不同变动),在该函数的最后一个else分支上面增加相关解析代码。

        elif m is SCConv:c2 = args[0]args = [ch[f], *args]

2.4 更改yaml文件 

yam文件解读:YOLO系列 “.yaml“文件解读_yolo yaml文件-CSDN博客

       打开更改ultralytics/cfg/models/11路径下的YOLOv11.yaml文件,替换原有模块。(放在该位置仅能插入该模块,具体效果未知。博主精力有限,仅完成与其他模块二次创新融合的测试,结构图见文末,代码见群文件更新。)

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs# YOLO11n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 2, SCConv, [512]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, C3k2, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10# YOLO11n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)


 2.5 修改train.py文件

       创建Train脚本用于训练。

from ultralytics.models import YOLO
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'if __name__ == '__main__':model = YOLO(model='ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')# model.load('yolov8n.pt')model.train(data='./data.yaml', epochs=2, batch=1, device='0', imgsz=640, workers=2, cache=False,amp=True, mosaic=False, project='runs/train', name='exp')

         在train.py脚本中填入修改好的yaml路径,运行即可训练,数据集创建教程见下方链接。

YOLOv11入门到入土使用教程(含结构图)_yolov11使用教程-CSDN博客

三、相关改进思路(2024/11/8日群文件)

根据SCConv模块特性,可替换C2f、C3模块中的BottleNeck部分,代码见群文件,结构如图。

 ⭐另外,融合上百种深度学习改进模块的YOLO项目仅79.9(含百种改进的v9),RTDETR79.9,含高性能自研模型,更易发论文,代码每周更新,欢迎点击下方小卡片加我了解。⭐

⭐⭐平均每个文章对应4-6个二创及自研融合模块⭐⭐



http://www.mrgr.cn/news/70659.html

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