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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

news 2024/11/14 11:05:35

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')