💡💡💡本文内容：针对基于YOLOv9的道路缺陷检测进行性能提升，加入各个创新点做验证性试验。
DCNv4结合SPPELAN：mAP从原始的0.923 提升至0.935
自适应阈值焦点损失： mAP从原始的0.923 提升至0.930
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《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：
【原创自研模块】【主干篇】【 neck优化】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】
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YOLOv9魔术师专栏
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💡💡💡适用场景：红外、小目标检测、工业缺陷检测、医学影像、遥感目标检测、低对比度场景
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1.道路缺陷数据集介绍
缺陷类型：crack
数据集数量：195张
1.1数据增强，扩充数据集
通过扩充得到390张图片
按照train、val、test进行8:1：1进行划分
1.1.1 通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt
# coding:utf-8
import os
import random
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')
#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.8
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
os.makedirs(txtsavepath)
num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')
for i in list_index:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
file_trainval.write(name)
if i in train:
file_train.write(name)
else:
file_val.write(name)
else:
file_test.write(name)
file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()1.1.2 通过voc_label.py得到适合yolov9训练需要的
# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd
sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["crack"] # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)
def convert(size, box):
dw = 1. / (size[0])
dh = 1. / (size[1])
x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
w = box[1] - box[0]
h = box[3] - box[2]
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return x, y, w, h
def convert_annotation(image_id):
in_file = open('Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
out_file = open('labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
tree = ET.parse(in_file)
root = tree.getroot()
size = root.find('size')
w = int(size.find('width').text)
h = int(size.find('height').text)
for obj in root.iter('object'):
difficult = obj.find('difficult').text
#difficult = obj.find('Difficult').text
cls = obj.find('name').text
if cls not in classes or int(difficult) == 1:
continue
cls_id = classes.index(cls)
xmlbox = obj.find('bndbox')
b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
float(xmlbox.find('ymax').text))
b1, b2, b3, b4 = b
# 标注越界修正
if b2 > w:
b2 = w
if b4 > h:
b4 = h
b = (b1, b2, b3, b4)
bb = convert((w, h), b)
out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
wd = getcwd()
for image_set in sets:
if not os.path.exists('labels/'):
os.makedirs('labels/')
image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
list_file = open('%s.txt' % (image_set), 'w')
for image_id in image_ids:
list_file.write(abs_path + '/images/%s.jpg\n' % (image_id))
convert_annotation(image_id)
list_file.close()2.基于YOLOv9的道路缺陷识别
2.1 原始结果
yolov9-c mAP为0.923
预测结果：
2.2 DCNv4结合SPPELAN
SPPELAN优化 | 新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPELAN| CVPR2024
原文链接：
YOLOv9改进策略：SPPELAN优化 | 新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPELAN| CVPR2024_dcnv4 改进-CSDN博客 
论文： https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf
摘要：我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4)，这是一种高效的算子，专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化，增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。与DCNv3相比，这些改进显著加快了收敛速度，并大幅提高了处理速度，其中DCNv4的转发速度是DCNv3的三倍以上。DCNv4在各种任务中表现出卓越的性能，包括图像分类、实例和语义分割，尤其是图像生成。当在潜在扩散模型中与U-Net等生成模型集成时，DCNv4的性能优于其基线，强调了其增强生成模型的可能性。在实际应用中，将InternImage模型中的DCNv3替换为DCNv4来创建FlashInternImage，无需进一步修改即可使速度提高80%，并进一步提高性能。DCNv4在速度和效率方面的进步，以及它在不同视觉任务中的强大性能，显示了它作为未来视觉模型基础构建块的潜力。
图1所示。(a)我们以DCNv3为基准显示相对运行时间。DCNv4比DCNv3有明显的加速，并且超过了其他常见的视觉算子。(b)在相同的网络架构下，DCNv4收敛速度快于其他视觉算子，而DCNv3在初始训练阶段落后于视觉算子。
mAP从原始的0.923 提升至0.935
2.3 自适应阈值焦点损失函数
原文链接：YOLOv9改进策略 ： loss优化 | 一种新的自适应阈值焦点损失函数loss，更多的注意力分配给目标特征，助力红外小目标暴力涨点-CSDN博客
首先，我们注意到红外图像中目标与背景之间存在极大的不平衡，这使得模型更加关注背景特征而不是目标特征。为了解决这一问题，我们提出了一种新的自适应阈值焦点损失(ATFL)函数，该函数将目标和背景解耦，并利用自适应机制来调整损失权重，迫使模型将更多的注意力分配给目标特征。
mAP从原始的0.923 提升至0.930
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