免费阅读篇 | 芒果YOLOv8改进113：注意力机制ShuffleAttention：深度卷积神经网络的随机注意力

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文章目录

- - 1. ShuffleAttention 论文
  - 2. YOLOv8 核心代码改进部分
  - 2.1 核心新增代码
  - - 2.2 修改部分
  - 2.3 YOLOv8-SA 网络配置文件
  - 2.4 运行代码
  - 改进说明

1. ShuffleAttention 论文

请添加图片描述
注意力机制使神经网络能够准确地关注输入的所有相关元素，已成为提高深度神经网络性能的重要组成部分。计算机视觉研究中广泛使用的注意力机制主要有两种：空间注意力和通道注意力，其目的分别是捕获像素级的成对关系和通道依赖性。虽然将它们融合在一起可能会比它们单独的实现获得更好的性能，但它不可避免地会增加计算开销。在本文中，我们提出了一种高效的洗牌注意力（SA）模块来解决这个问题，它采用洗牌单元来有效地结合两种类型的注意机制。具体来说，SA 首先将通道维度分组为多个子特征，然后并行处理它们。然后，对于每个子特征，SA 利用洗牌单元来描述空间和通道维度上的特征依赖性。之后，所有子特征被聚合，并采用“通道洗牌”算子来实现不同子特征之间的信息通信。所提出的 SA 模块高效且有效，例如，SA 针对主干 ResNet50 的参数和计算量分别为 300 vs. 25.56M 和 2.76e-3 GFLOPs vs. 4.12 GFLOPs，并且性能提升超过 1.34% Top-1 准确度方面。对常用基准（包括用于分类的 ImageNet-1k、用于对象检测的 MS COCO 和实例分割）的大量实验结果表明，所提出的 SA 通过实现更高的准确度和更低的模型复杂度，显着优于当前的 SOTA 方法
在这里插入图片描述

具体细节可以去看原论文：https://arxiv.org/pdf/2102.00240.pdf

2. YOLOv8 核心代码改进部分

2.1 核心新增代码

首先在ultralytics/nn/modules文件夹下，创建一个 sa.py文件，新增以下代码

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
from torch.nn.parameter import Parameter

# https://arxiv.org/pdf/2102.00240.pdf
class ShuffleAttention(nn.Module):

    def __init__(self, channel=512, out_channel=512, reduction=16,G=8):
        super().__init__()
        self.G=G
        self.channel=channel
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.gn = nn.GroupNorm(channel // (2 * G), channel // (2 * G))
        self.cweight = Parameter(torch.zeros(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.cbias = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sweight = Parameter(torch.zeros(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sbias = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sigmoid=nn.Sigmoid()


    def init_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out')
                if m.bias is not None:
                    init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                init.constant_(m.weight, 1)
                init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                init.normal_(m.weight, std=0.001)
                if m.bias is not None:
                    init.constant_(m.bias, 0)


    @staticmethod
    def channel_shuffle(x, groups):
        b, c, h, w = x.shape
        x = x.reshape(b, groups, -1, h, w)
        x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4)

        # flatten
        x = x.reshape(b, -1, h, w)

        return x

    def forward(self, x):
        b, c, h, w = x.size()
        #group into subfeatures
        x=x.view(b*self.G,-1,h,w) #bs*G,c//G,h,w

        #channel_split
        x_0,x_1=x.chunk(2,dim=1) #bs*G,c//(2*G),h,w

        #channel attention
        x_channel=self.avg_pool(x_0) #bs*G,c//(2*G),1,1
        x_channel=self.cweight*x_channel+self.cbias #bs*G,c//(2*G),1,1
        x_channel=x_0*self.sigmoid(x_channel)

        #spatial attention
        x_spatial=self.gn(x_1) #bs*G,c//(2*G),h,w
        x_spatial=self.sweight*x_spatial+self.sbias #bs*G,c//(2*G),h,w
        x_spatial=x_1*self.sigmoid(x_spatial) #bs*G,c//(2*G),h,w

        # concatenate along channel axis
        out=torch.cat([x_channel,x_spatial],dim=1)  #bs*G,c//G,h,w
        out=out.contiguous().view(b,-1,h,w)

        # channel shuffle
        out = self.channel_shuffle(out, 2)
        return out

2.2 修改部分

在ultralytics/nn/modules/init.py中导入定义在 sa.py 里面的模块

from .sa import ShuffleAttention

'ShuffleAttention' 加到 __all__ = [...] 里面

第一步：
在ultralytics/nn/tasks.py文件中,新增

from ultralytics.nn.modules import ShuffleAttention

然后在在tasks.py中配置
找到

        elif m is nn.BatchNorm2d:
        args = [ch[f]]

在这句上面加一个

        elif m is ShuffleAttention:
            c1, c2 = ch[f], args[0]
            if c2 != nc:  # if c2 not equal to number of classes (i.e. for Classify() output)
                c2 = make_divisible(min(c2, max_channels) * width, 8)

            args = [c1, c2, *args[1:]]

2.3 YOLOv8-SA 网络配置文件

新增YOLOv8-SA.yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 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=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n 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, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 3, ShuffleAttention, [1024]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)

  - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)