YOLOv10改进 | Conv篇 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点（减少通道的空间对象注意力机制）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.6左右)。同时本文对RCS-OSA模块的框架原理进行了详细的分析，不光让大家会添加到自己的模型在写论文的时候也能够有一定的参照，最后本文会手把手教你添加RCS-OSA模块到网络结构中。

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

一、本文介绍

二、RCS-OSA模块原理

2.1 RCS-OSA的基本原理

2.2 RCS

2.3 RCS模块

2.4 OSA

2.5 特征级联

三、RCS-OSA核心代码

四、手把手教你添加RCS-OSA模块

4.1 RCS-OSA添加步骤

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

4.2 RCS-OSA的yaml文件和训练截图

4.2.1 RCS-OSA的yaml版本一(推荐)

4.2.2 RCS-OSA的yaml版本二

4.2.3 训练代码

4.2.4 RCS-OSA的训练过程截图

五、本文总结

二、RCS-OSA模块原理

论文地址：官方论文地址

代码地址：官方代码地址

2.1 RCS-OSA的基本原理

RCSOSA（RCS-One-Shot Aggregation）是RCS-YOLO中提出的一种结构，我们可以将主要原理概括如下：

1. RCS（Reparameterized Convolution based on channel Shuffle）: 结合了通道混洗，通过重参数化卷积来增强网络的特征提取能力。

2. RCS模块: 在训练阶段，利用多分支结构学习丰富的特征表示；在推理阶段，通过结构化重参数化简化为单一分支，减少内存消耗。

3. OSA（One-Shot Aggregation）: 一次性聚合多个特征级联，减少网络计算负担，提高计算效率。

4. 特征级联: RCS-OSA模块通过堆叠RCS，确保特征的复用并加强不同层之间的信息流动。

2.2 RCS

RCS（基于通道Shuffle的重参数化卷积）是RCS-YOLO的核心组成部分，旨在训练阶段通过多分支结构学习丰富的特征信息，并在推理阶段通过简化为单分支结构来减少内存消耗，实现快速推理。此外，RCS利用通道分割和通道Shuffle操作来降低计算复杂性，同时保持通道间的信息交换，这样在推理阶段相比普通的3×3卷积可以减少一半的计算复杂度。通过结构重参数化，RCS能够在训练阶段从输入特征中学习深层表示，并在推理阶段实现快速推理，同时减少内存消耗。

2.3 RCS模块

RCS（基于通道Shuffle的重参数化卷积）模块中，结构在训练阶段使用多个分支，包括1x1和3x3的卷积，以及一个直接的连接（Identity），用于学习丰富的特征表示。在推理阶段，结构被重参数化成一个单一的3x3卷积，以减少计算复杂性和内存消耗，同时保持训练阶段学到的特征表达能力。这与RCS的设计理念紧密相连，即在不牺牲性能的情况下提高计算效率。

上图为大家展示了RCS的结构，分为训练阶段（a部分）和推理阶段（b部分）。在训练阶段，输入通过通道分割，一部分输入经过RepVGG块，另一部分保持不变。然后通过1x1卷积和3x3卷积处理RepVGG块的输出，与另一部分输入进行通道Shuffle和连接。在推理阶段，原来的多分支结构被简化为一个单一的3x3 RepConv块。这种设计允许在训练时学习复杂特征，在推理时减少计算复杂度。黑色边框的矩形代表特定的模块操作，渐变色的矩形代表张量的特定特征，矩形的宽度代表张量的通道数。

2.4 OSA

OSA（One-Shot Aggregation）是一个关键的模块，旨在提高网络在处理密集连接时的效率。OSA模块通过表示具有多个感受野的多样化特征，并在最后的特征映射中仅聚合一次所有特征，从而克服了DenseNet中密集连接的低效率问题。

OSA模块的使用有两个主要目的：

1. 提高特征表示的多样性：OSA通过聚合具有不同感受野的特征来增加网络对于不同尺度的敏感性，这有助于提升模型对不同大小目标的检测能力。

2. 提高效率：通过在网络的最后一部分只进行一次特征聚合，OSA减少了重复的特征计算和存储需求，从而提高了网络的计算和能源效率。

在RCS-YOLO中，OSA模块被进一步与RCS（基于通道Shuffle的重参数化卷积）相结合，形成RCS-OSA模块。这种结合不仅保持了低成本的内存消耗，而且还实现了语义信息的有效提取，对于构建轻量级和大规模的对象检测器尤为重要。

下面我将为大家展示RCS-OSA（One-Shot Aggregation of RCS）的结构。

在RCS-OSA模块中，输入被分为两部分，一部分直接通过，另一部分通过堆叠的RCS模块进行处理。处理后的特征和直接通过的特征在通道混洗（Channel Shuffle）后合并。这种结构设计用于增强模型的特征提取和利用效率，是RCS-YOLO架构中的一个关键组成部分旨在通过一次性聚合来提高模型处理特征的能力，同时保持计算效率。

2.5 特征级联

特征级联（feature cascade）是一种技术，通过在网络的一次性聚合（one-shot aggregate）路径上维持有限数量的特征级联来实现的。在RCS-YOLO中，特别是在RCS-OSA（RCS-Based One-Shot Aggregation）模块中，只保留了三个特征级联。

特征级联的目的是为了减轻网络计算负担并降低内存占用。这种方法可以有效地聚合不同层次的特征，提高模型的语义信息提取能力，同时避免了过度复杂化网络结构所带来的低效率和高资源消耗。

下面为大家提供的图像展示的是RCS-YOLO的整体架构，其中包括RCS-OSA模块。RCS-OSA在模型中用于堆叠RCS模块，以确保特征的复用并加强不同层之间的信息流动。图中显示的多层RCS-OSA模块的排列和组合反映了它们如何一起工作以优化特征传递和提高检测性能。

总结：RCS-YOLO主要由RCS-OSA（蓝色模块）和RepVGG（橙色模块）构成。这里的n代表堆叠RCS模块的数量。n_cls代表检测到的对象中的类别数量。图中的IDetect是从YOLOv7中借鉴过来的，表示使用二维卷积神经网络的检测层。这个架构通过堆叠的RCS模块和RepVGG模块，以及两种类型的检测层，实现了对象检测的任务。

三、RCS-OSA核心代码

在这里说一下这个原文是RCS-YOLO我们只是用其中的RCS-OSA模块来替换我们YOLOv8中的C2f模块，但是在RCS-YOLO中还有一个RepVGG模块(大家在下面的代码中可以看到)，这个模块可以替换Conv，但是如果都替换的话我觉得那就是RCS-YOLO了没啥区别了，所以我下面的改进和这篇文章只用了RCS-OSA模块来替换C2f，如果你对RCS-YOLO感兴趣的话，我后面也会提高RCS-YOLO的yaml文件供大家参考。

import torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import math

# build RepVGG block
# -----------------------------
def conv_bn(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, groups=1):
    result = nn.Sequential()
    result.add_module('conv', nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels,
                                        kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=groups,
                                        bias=False))
    result.add_module('bn', nn.BatchNorm2d(num_features=out_channels))

    return result

class SEBlock(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels):
        super(SEBlock, self).__init__()
        internal_neurons = input_channels // 8
        self.down = nn.Conv2d(in_channels=input_channels, out_channels=internal_neurons, kernel_size=1, stride=1,
                              bias=True)
        self.up = nn.Conv2d(in_channels=internal_neurons, out_channels=input_channels, kernel_size=1, stride=1,
                            bias=True)
        self.input_channels = input_channels

    def forward(self, inputs):
        x = F.avg_pool2d(inputs, kernel_size=inputs.size(3))
        x = self.down(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.up(x)
        x = torch.sigmoid(x)
        x = x.view(-1, self.input_channels, 1, 1)
        return inputs * x

class RepVGG(nn.Module):

    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3,
                 stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, padding_mode='zeros', deploy=False, use_se=False):
        super(RepVGG, self).__init__()
        self.deploy = deploy
        self.groups = groups
        self.in_channels = in_channels

        padding_11 = padding - kernel_size // 2

        self.nonlinearity = nn.SiLU()
        # self.nonlinearity = nn.ReLU()

        if use_se:
            self.se = SEBlock(out_channels, internal_neurons=out_channels // 16)
        else:
            self.se = nn.Identity()

        if deploy:
            self.rbr_reparam = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size,
                                         stride=stride,
                                         padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=True,
                                         padding_mode=padding_mode)

        else:
            self.rbr_identity = nn.BatchNorm2d(
                num_features=in_channels) if out_channels == in_channels and stride == 1 else None
            self.rbr_dense = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size,
                                     stride=stride, padding=padding, groups=groups)
            self.rbr_1x1 = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=stride,
                                   padding=padding_11, groups=groups)
            # print('RepVGG Block, identity = ', self.rbr_identity)

    def get_equivalent_kernel_bias(self):
        kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_dense)
        kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_1x1)
        kernelid, biasid = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_identity)
        return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor(kernel1x1) + kernelid, bias3x3 + bias1x1 + biasid

    def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1):
        if kernel1x1 is None:
            return 0
        else:
            return torch.nn.functional.pad(kernel1x1, [1, 1, 1, 1])

    def _fuse_bn_tensor(self, branch):
        if branch is None:
            return 0, 0
        if isinstance(branch, nn.Sequential):
            kernel = branch.conv.weight
            running_mean = branch.bn.running_mean
            running_var = branch.bn.running_var
            gamma = branch.bn.weight
            beta = branch.bn.bias
            eps = branch.bn.eps
        else:
            assert isinstance(branch, nn.BatchNorm2d)
            if not hasattr(self, 'id_tensor'):
                input_dim = self.in_channels // self.groups
                kernel_value = np.zeros((self.in_channels, input_dim, 3, 3), dtype=np.float32)
                for i in range(self.in_channels):
                    kernel_value[i, i % input_dim, 1, 1] = 1
                self.id_tensor = torch.from_numpy(kernel_value).to(branch.weight.device)
            kernel = self.id_tensor
            running_mean = branch.running_mean
            running_var = branch.running_var
            gamma = branch.weight
            beta = branch.bias
            eps = branch.eps
        std = (running_var + eps).sqrt()
        t = (gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1)
        return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

    def forward(self, inputs):
        if hasattr(self, 'rbr_reparam'):
            return self.nonlinearity(self.se(self.rbr_reparam(inputs)))

        if self.rbr_identity is None:
            id_out = 0
        else:
            id_out = self.rbr_identity(inputs)

        return self.nonlinearity(self.se(self.rbr_dense(inputs) + self.rbr_1x1(inputs) + id_out))

    def fusevggforward(self, x):
        return self.nonlinearity(self.rbr_dense(x))

# RepVGG block end
# -----------------------------

class SR(nn.Module):
    # Shuffle RepVGG
    def __init__(self, c1, c2):
        super().__init__()
        c1_ = int(c1 // 2)
        c2_ = int(c2 // 2)
        self.repconv = RepVGG(c1_, c2_)

    def forward(self, x):
        x1, x2 = x.chunk(2, dim=1)
        out = torch.cat((x1, self.repconv(x2)), dim=1)
        out = self.channel_shuffle(out, 2)
        return out

    def channel_shuffle(self, x, groups):
        batchsize, num_channels, height, width = x.data.size()
        channels_per_group = num_channels // groups
        x = x.view(batchsize, groups, channels_per_group, height, width)
        x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous()
        x = x.view(batchsize, -1, height, width)
        return x


def make_divisible(x, divisor):
    # Returns nearest x divisible by divisor
    if isinstance(divisor, torch.Tensor):
        divisor = int(divisor.max())  # to int
    return math.ceil(x / divisor) * divisor

class RCSOSA(nn.Module):
    # VoVNet with Res Shuffle RepVGG
    def __init__(self, c1, c2, n=1, se=False, e=0.5, stackrep=True):
        super().__init__()
        n_ = n // 2
        c_ = make_divisible(int(c1 * e), 8)
        # self.conv1 = Conv(c1, c_)
        self.conv1 = RepVGG(c1, c_)
        self.conv3 = RepVGG(int(c_ * 3), c2)
        self.sr1 = nn.Sequential(*[SR(c_, c_) for _ in range(n_)])
        self.sr2 = nn.Sequential(*[SR(c_, c_) for _ in range(n_)])

        self.se = None
        if se:
            self.se = SEBlock(c2)

    def forward(self, x):
        x1 = self.conv1(x)
        x2 = self.sr1(x1)
        x3 = self.sr2(x2)
        x = torch.cat((x1, x2, x3), 1)
        return self.conv3(x) if self.se is None else self.se(self.conv3(x))

if __name__ == '__main__':
    m = RCSOSA(256, 256)
    im = torch.randn(2, 256, 13, 13)
    y = m(im)
    print(y.shape)

四、手把手教你添加RCS-OSA模块

4.1 RCS-OSA添加步骤

4.1.1 步骤一

首先我们找到如下的目录'ultralytics/nn/modules'，然后在这个目录下创建一个py文件，名字为RCSOSA即可，然后将RCS-OSA的核心代码复制进去。

4.1.2 步骤二

之后我们找到'ultralytics/nn/tasks.py'文件，在其中注册我们的RCS-OSA模块。

首先我们需要在文件的开头导入我们的RCS-OSA模块，如下图所示->

4.1.3 步骤三

我们找到parse_model这个方法，可以用搜索也可以自己手动找，大概在六百多行吧。我们找到如下的地方，然后将RCS-OSA添加进去即可

到此我们就注册成功了，可以修改yaml文件中输入RCSOSA使用这个模块了。

4.2 RCS-OSA的yaml文件和训练截图

下面推荐几个版本的yaml文件给大家，大家可以复制进行训练，但是组合用很多具体那种最有效果都不一定，针对不同的数据集效果也不一样，我不可每一种都做实验，所以我下面推荐了几种我自己认为可能有效果的配合方式，你也可以自己进行组合。

4.2.1 RCS-OSA的yaml版本一(推荐)

此版本训练信息：YOLOv10n-RCSOSA summary: 469 layers, 5883858 parameters, 5883842 gradients, 20.7 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, RCS-OSA, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 6, RCS-OSA, [256, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 6, RCS-OSA, [512, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 3, RCS-OSA, [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, RCS-OSA, [512]] # 13

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

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 3, RCS-OSA, [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)

4.2.2 RCS-OSA的yaml版本二

此版本训练信息：YOLOv10n-RCSOSA-2 summary: 458 layers, 7814866 parameters, 7814850 gradients, 22.2 GFLOPs

此版本为将C2fCIB也替换为RCSOSA

# 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, RCSOSA, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 6, RCSOSA, [256, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 6, RCSOSA, [512, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 3, RCSOSA, [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, RCSOSA, [512]] # 13

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

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

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

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

4.2.3 训练代码

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',
                )

4.2.4 RCS-OSA的训练过程截图

下面是添加了RCS-OSA的训练截图。

大家可以看下面的运行结果和添加的位置所以不存在我发的代码不全或者运行不了的问题大家有问题也可以在评论区评论我看到都会为大家解答(我知道的)。

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，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)，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~