一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份，同时本文的改进机制参数量下降50W，V10n的计算量为6.9GFLOPs。

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目录

 一、本文介绍

二、FasterNet原理

2.1 FasterNet的基本原理

2.2 部分卷积

2.3 加速神经网络

三、FasterBlock的核心代码

四、 手把手教你添加FasterBlock机制 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、FasterBlock的yaml文件和运行记录

5.1 FasterBlock的yaml文件

5.2 训练代码 

5.3 FasterBlock的训练过程截图 

五、本文总结

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二、FasterNet原理

 论文地址：官方论文地址

 代码地址：官方代码地址

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2.1 FasterNet的基本原理

FasterNet是一种高效的神经网络架构，旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率。例如，FasterNet在ImageNet-1k数据集上的表现超过了其他模型，如MobileViT-XXS，展现了其在速度和准确度方面的优势。

FasterNet的基本原理可以总结为以下几点：

1. 部分卷积（PConv）: FasterNet引入了部分卷积（PConv），这是一种新型的卷积方法，它通过只处理输入通道的一部分来减少计算量和内存访问。

2. 加速神经网络: FasterNet利用PConv的优势，实现了在多种设备上比其他现有神经网络更快的运行速度，同时保持了较高的准确度。

下面为大家展示的是FasterNet的整体架构。

它包括四个层次化的阶段，每个阶段由一系列FasterNet块组成，并由嵌入或合并层开头。最后三层用于特征分类。在每个FasterNet块中，PConv层之后是两个点状卷积（PWConv）层。为了保持特征多样性并实现更低的延迟，仅在中间层之后放置了归一化和激活层。

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2.2 部分卷积

部分卷积（PConv）是一种卷积神经网络中的操作，旨在提高计算效率。它通过只在输入特征图的一部分上执行卷积操作，而非传统卷积操作中的全面应用。这样，PConv可以减少不必要的计算和内存访问，因为它忽略了输入中认为是冗余的部分。这种方法特别适合在资源有限的设备上运行深度学习模型，因为它可以在不牺牲太多性能的情况下，显著降低计算需求。

下面我为大家展示了FasterNet中的部分卷积（PConv）与传统卷积和深度卷积/分组卷积的比较：

PConv通过仅对输入通道的一小部分应用滤波器，同时保持其余通道不变，实现了快速和高效的特性提取。PConv的计算复杂度（FLOPs）低于常规卷积，但高于深度卷积/分组卷积，这样在减少计算资源的同时提高了运算性能。

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2.3 加速神经网络

加速神经网络主要通过优化计算路径、减少模型大小和复杂性、提高操作效率，以及使用高效的硬件实现等方式来降低模型的推理时间。这些方法包括

简化网络层、使用更快的激活函数、采用量化技术将浮点运算转换为整数运算，以及使用特殊的算法来减少内存访问次数等。通过这些策略，可以在不损害模型准确性的前提下，使神经网络能够更快地处理数据和做出预测。

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三、FasterBlock的核心代码

核心代码的使用方式看章节四！

import torch
import torch.nn as nn
from timm.models.layers import DropPath

__all__ = ['C2f_FasterBlock']

class Partial_conv3(nn.Module):
    def __init__(self, dim, n_div, forward):
        super().__init__()
        self.dim_conv3 = dim // n_div
        self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3
        self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False)

        if forward == 'slicing':
            self.forward = self.forward_slicing
        elif forward == 'split_cat':
            self.forward = self.forward_split_cat
        else:
            raise NotImplementedError

    def forward_slicing(self, x):
        # only for inference
        x = x.clone()  # !!! Keep the original input intact for the residual connection later
        x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :])

        return x

    def forward_split_cat(self, x):
        # for training/inference
        x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1)
        x1 = self.partial_conv3(x1)
        x = torch.cat((x1, x2), 1)

        return x


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 FasterBlock(nn.Module):

    def __init__(self,
                 inc,
                 dim,
                 n_div=4,
                 mlp_ratio=2,
                 drop_path=0.1,
                 layer_scale_init_value=0.0,
                 act_layer='RELU',
                 norm_layer='BN',
                 pconv_fw_type='split_cat'
                 ):

        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.inc = inc
        self.mlp_ratio = mlp_ratio
        self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()
        self.n_div = n_div

        mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio)

        mlp_layer = [
            nn.Conv2d(dim, mlp_hidden_dim, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(mlp_hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(mlp_hidden_dim, dim, 1, bias=False)
        ]

        self.mlp = nn.Sequential(*mlp_layer)

        self.spatial_mixing = Partial_conv3(
            dim,
            n_div,
            pconv_fw_type
        )

        if inc != dim:  # 在输入和输出不等时添加额外处理一步
            self.firstConv = Conv(inc, dim, 1)

        if layer_scale_init_value > 0:
            self.layer_scale = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True)
            self.forward = self.forward_layer_scale
        else:
            self.forward = self.forward

    def forward(self, x):
        if self.inc != self.dim:
            x = self.firstConv(x)
        shortcut = x
        x = self.spatial_mixing(x)
        x = shortcut + self.drop_path(self.mlp(x))
        return x

    def forward_layer_scale(self, x):
        if self.inc != self.dim:
            x = self.firstConv(x)
        shortcut = x
        x = self.spatial_mixing(x)
        x = shortcut + self.drop_path(
            self.layer_scale.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.mlp(x))
        return x


class C2f_FasterBlock(nn.Module):
    """Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):
        """Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups,
        expansion.
        """
        super().__init__()
        self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        self.m = nn.ModuleList(FasterBlock(self.c, self.c) for _ in range(n))

    def forward(self, x):
        """Forward pass through C2f layer."""
        x = self.cv1(x)
        x = x.chunk(2, 1)
        y = list(x)
        # y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        return self.cv2(torch.cat(y, 1))

    def forward_split(self, x):
        """Forward pass using split() instead of chunk()."""
        y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        return self.cv2(torch.cat(y, 1))


if __name__ == "__main__":
    # Generating Sample image
    image_size = (1, 64, 240, 240)
    image = torch.rand(*image_size)

    # Model
    model = C2f_FasterBlock(64, 64)

    out = model(image)
    print(out.size())

四、 手把手教你添加FasterBlock机制 

4.1 修改一

第一还是建立文件，我们找到如下ultralytics/nn/modules文件夹下建立一个目录名字呢就是'Addmodules'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。

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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。

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4.3 修改三 

第三步我门中到如下文件'ultralytics/nn/tasks.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！！

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4.4 修改四 

按照我的添加在parse_model里添加即可。

到此就修改完成了，大家可以复制下面的yaml文件运行。

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五、FasterBlock的yaml文件和运行记录

5.1 FasterBlock的yaml文件

此版本的训练信息：YOLOv10n-C2f-FasterBlock summary: 404 layers, 2231750 parameters, 2231734 gradients, 6.9 GFLOPs

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv10 object detection model. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov10n.yaml' will call yolov10.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]

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_FasterBlock, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f_FasterBlock, [256, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f_FasterBlock, [512, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f_FasterBlock, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  - [-1, 1, PSA, [1024]] # 10

# YOLOv10.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f_FasterBlock, [512]] # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f_FasterBlock, [256]] # 16 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 3, C2f_FasterBlock, [512]] # 19 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]] # 22 (P5/32-large)

  - [[16, 19, 22], 1, v10Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

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5.2 训练代码 

大家可以创建一个py文件将我给的代码复制粘贴进去，配置好自己的文件路径即可运行。

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-C2f-FasterBlock.yaml')
    # model.load('yolov8n.pt') # loading pretrain weights
    model.train(data=r'替换数据集yaml文件地址',
                # 如果大家任务是其它的'ultralytics/cfg/default.yaml'找到这里修改task可以改成detect, segment, classify, pose
                cache=False,
                imgsz=640,
                epochs=150,
                single_cls=False,  # 是否是单类别检测
                batch=4,
                close_mosaic=10,
                workers=0,
                device='0',
                optimizer='SGD', # using SGD
                # resume='', # 如过想续训就设置last.pt的地址
                amp=False,  # 如果出现训练损失为Nan可以关闭amp
                project='runs/train',
                name='exp',
                )

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5.3 FasterBlock的训练过程截图 

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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YOLOv10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~

  专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备