一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv9进行下采样,其是更高效的下采样。具体而言,其首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到和参数数量减少到。同时,这最大限度地保留了下采样过程中的信息,从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。本文附网络结构图,完整修改方案以及多种使用方法!
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二、SCDown介绍
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YOLO通常利用带有步幅2的常规3×3标准卷积,同时实现空间下采样(从H×W到H/2×W/2)和通道变换(从C到2C)。这引入了不可忽视的计算成本和参数数量相反,我们提出分离空间减少和通道增加操作,进行更高效的下采样。具体而言,我们首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到和参数数量减少到。同时,这最大限度地保留了下采样过程中的信息,从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。
三、SCDown核心代码
核心代码的使用方式看章节四!
import torch
import torch.nn as nn
__all__ = ['SCDown']
def autopad(k, p=None, d=1): # kernel, padding, dilation
"""Pad to 'same' shape outputs."""
if d > 1:
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # actual kernel-size
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-pad
return p
class Conv(nn.Module):
"""Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)."""
default_act = nn.SiLU() # default activation
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
"""Initialize Conv layer with given arguments including activation."""
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
def forward(self, x):
"""Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor."""
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
def forward_fuse(self, x):
"""Perform transposed convolution of 2D data."""
return self.act(self.conv(x))
class SCDown(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1):
super().__init__()
self.cv1 = Conv(c1, c2, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c2, c2, k=k, s=s, g=c2, act=False)
def forward(self, x):
return self.cv2(self.cv1(x))
四、手把手教你添加SCDown
4.1 修改一
第一还是建立文件,我们找到如下yolov9-main/models文件夹下建立一个目录名字呢就是'modules'文件夹(用群内的文件的话已经有了无需新建)!然后在其内部建立一个新的py文件将核心代码复制粘贴进去即可。
4.2 修改二
第二步我们在该目录下创建一个新的py文件名字为'__init__.py'(用群内的文件的话已经有了无需新建),然后在其内部导入我们的检测头如下图所示。
4.3 修改三
第三步我门中到如下文件'yolov9-main/models/yolo.py'进行导入和注册我们的模块(用群内的文件的话已经有了无需重新导入直接开始第四步即可)!
从今天开始以后的教程就都统一成这个样子了,因为我默认大家用了我群内的文件来进行修改!!
4.4 修改四
然后我们找到parse_model方法,按照如下修改->
到此就修改完成了,大家可以复制下面的yaml文件运行。
五、SCDown的yaml文件和运行记录
5.1 SCDown的yaml文件
此yaml文件使用方法和YOLOv10保持一致,大家如果可以尝试替换更多的Conv!
# YOLOv9
# parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 1 # model depth multiple
width_multiple: 1 # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()
# anchors
anchors: 3
# YOLOv9 backbone
backbone:
[
[-1, 1, Silence, []],
# conv down
[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 1-P1/2
# conv down
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 2-P2/4
# elan-1 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]], # 3
# conv down
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 4-P3/8
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]], # 5
# conv down
[-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]], # 6-P4/16
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]], # 7
# conv down
[-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]], # 8-P5/32
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]], # 9
]
# YOLOv9 head
head:
[
# elan-spp block
[-1, 1, SPPELAN, [512, 256]], # 10
# up-concat merge
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 7], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]], # 13
# up-concat merge
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 5], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]], # 16 (P3/8-small)
# conv-down merge
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 13], 1, Concat, [1]], # cat head P4
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]], # 19 (P4/16-medium)
# conv-down merge
[-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]], # 22 (P5/32-large)
# routing
[5, 1, CBLinear, [[256]]], # 23
[7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 24
[9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 25
# conv down
[0, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 26-P1/2
# conv down
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 27-P2/4
# elan-1 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]], # 28
# conv down fuse
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 29-P3/8
[[23, 24, 25, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 30
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]], # 31
# conv down fuse
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 32-P4/16
[[24, 25, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 33
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]], # 34
# conv down fuse
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 35-P5/32
[[25, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 36
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]], # 37
# detect
[[31, 34, 37, 16, 19, 22], 1, DualDDetect, [nc]], # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)
]
5.2 训练过程截图
五、本文总结
到此本文的正式分享内容就结束了,在这里给大家推荐我的YOLOv9改进有效涨点专栏,本专栏目前为新开的平均质量分98分,后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现,也会对一些老的改进机制进行补充,如果大家觉得本文帮助到你了,订阅本专栏,关注后续更多的更新~
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