YOLOv11融合[NeurlS2022]递归门控卷积gnconv模块及相关改进思路
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YOLOv11改进汇总贴：YOLOv11及自研模型更新汇总
《HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions》
一、 模块介绍
论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.14284
代码链接：https://github.com/raoyongming/HorNe
论文速览：
视觉 Transformers 的最新进展在基于点积自我注意的新空间建模机制驱动的各种任务中取得了巨大成功。在本文中，我们展示了视觉 Transformer 背后的关键要素，即输入自适应、远程和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效地实现。我们提出了递归门控卷积 （g nConv），它与门控卷积和递归设计执行高阶空间交互。新操作非常灵活且可定制，它与卷积的各种变体兼容，并将自注意中的二阶交互扩展到任意顺序，而无需引入大量的额外计算。gnConv 可以作为即插即用模块来改进各种视觉 Transformer 和基于卷积的模型。基于该操作，我们构建了一个名为 HorNet 的新通用视觉主干系列。对 ImageNet 分类、COCO 对象检测和 ADE20K 语义分割的广泛实验表明，在相似的整体架构和训练配置下，HorNet 的性能明显优于 Swin Transformers 和 ConvNeXt。HorNet 还显示出对更多训练数据和更大模型大小的良好可扩展性。除了在视觉编码器中的有效性外，我们还表明 gnConv 可以应用于特定于任务的解码器，并以更少的计算量持续提高密集预测性能。我们的结果表明，gnConv 可以成为一种新的视觉建模基本模块，它有效地结合了视觉 Transformer 和 CNN 的优点。
总结：递归门控卷积gnconv，即插即用。
⭐⭐本文二创模块仅更新于付费群中，往期免费教程可看下方链接⭐⭐
YOLOv11及自研模型更新汇总（含免费教程）文章浏览阅读366次，点赞3次，收藏4次。群文件2024/11/08日更新。,群文件2024/11/08日更新。_yolo11部署自己的数据集https://xy2668825911.blog.csdn.net/article/details/143633356
⭐⭐付费项目简介：融合上百种顶刊顶会模块的YOLO项目仅119（赠百种改进的v9），此外含自研模型与本文模块融合进行二创三创，最快1-2周完成小论文改进实验，代码每周更新（上周更新超20+二创模块），欢迎QQ：2668825911(或点击下方小卡片扫二维码)加我了解。⭐⭐
⭐⭐本项目并非简单的模块插入，平均每个文章对应4-6个二创或自研融合模块，有效果即可写论文或三创。本文项目使用ultralytics框架，兼容YOLOv3\5\6\8\9\10\world与RT-DETR。⭐⭐
已进群小伙伴可以先用下文二创及自研模块在自己的数据集上测试，有效果再进行模块结构分析或继续改进。
二、二创融合模块
2.1 相关二创模块及所需参数
该模块可如图加入到C2f、C3、C3K2与自研等模块中，代码见群文件，所需参数如下。
C2f-变式模块 所需参数：(c1, c2, n, shortcut, g, e)
C3-变式模块 所需参数：(c1, c2, n, shortcut, g, e)
C3k2-变式模块 所需参数：(c1, c2, n, c3k, e, g, shortcut)
RCRep2A及变式模块 所需参数：(c1, c2, shortcut, e)
2.2更改yaml文件 (以自研模型为例)
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。
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy, 技术指导QQ:2668825911⭐⭐# 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: 377 layers, 2,249,525 parameters, 2,249,509 gradients, 8.7 GFLOPs/258 layers, 2,219,405 parameters, 0 gradients, 8.5 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 377 layers, 8,082,389 parameters, 8,082,373 gradients, 29.8 GFLOPs/258 layers, 7,972,885 parameters, 0 gradients, 29.2 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary: 377 layers, 20,370,221 parameters, 20,370,205 gradients, 103.0 GFLOPs/258 layers, 20,153,773 parameters, 0 gradients, 101.2 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 521 layers, 23,648,717 parameters, 23,648,701 gradients, 124.5 GFLOPs/330 layers, 23,226,989 parameters, 0 gradients, 121.2 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 521 layers, 53,125,237 parameters, 53,125,221 gradients, 278.9 GFLOPs/330 layers, 52,191,589 parameters, 0 gradients, 272.1 GFLOPs# n: [0.33, 0.25, 1024]
# s: [0.50, 0.50, 1024]
# m: [0.67, 0.75, 768]
# l: [1.00, 1.00, 512]
# x: [1.00, 1.25, 512]
# 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, RCRep2A, [128, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 4, gnconv, []]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 4, RCRep2A, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, RCRep2A, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF_WD, [1024, 7]] # 9# YOLO11n head
head:- [[3, 5, 7], 1, align_3In, [256, 1]] # 10- [[4, 6, 9], 1, align_3In, [256, 1]] # 11- [[-1, -2], 1, Concat, [1]] #12 cat- [-1, 1, RepVGGBlocks, []] #13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] #14- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] #15 cat- [-1, 1, Conv, [256, 3]] # 16- [13, 1, Conv, [512, 3]] #17- [13, 1, Conv, [1024, 3, 2]] #18- [[16, 17, 18], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy, 技术指导QQ:2668825911⭐⭐
2.3 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/xy_YOLO/xy_yolov1-ConvNeXt.yaml')# model = YOLO(model='ultralytics/cfg/models/11/yolo11l.yaml')model.train(data='./datasets/data.yaml', epochs=1, batch=1, device='0', imgsz=320, workers=1, cache=False,amp=True, mosaic=False, project='run/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
