目前已有90篇内容内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进

C3-RVB

注意力机制的优势实现了轻量化和高效的模型设计。

C3模块利用轻量级的

ELAN

注意力机制通过对历史数据进行指数移动平均有效降低噪声或异常值的影响提高模型的鲁棒性。

文章在介绍主要的原理后将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改并将修改后的完整代码放在文章的最后方便大家一键运行小白也可轻松上手实践。

以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

专栏地址

C3-RVB是轻量级网络模块的关键组件旨在实现高效的特征提取和融合。

核心原理

C3-RVB结构YOLOv5网络中的C3结构利用轻量级的特征提取来防止梯度消失并有效捕获关键特征。

C3结构包括Conv层和ELAN机制以增强性能。

C3-RVB模块是此结构的扩展其中集成了RepViT

Blocks通过在推理过程中重新参数化网络架构来提高特征表示和处理效率。

RepViT

Blocks包括深度卷积和通道间交互机制可增强特征多样性和表达力在处理轻量级网络任务时特别有用。

这使得模型能够捕捉到更丰富的细节而不会显著增加计算成本。

EMA注意力机制C2f-RVB中引入了EMA注意力机制来平滑特征权重减轻检测任务中来自低级特征的噪音。

该机制使网络能够更准确地聚焦于重要特征同时减少背景噪音带来的干扰提高检测鲁棒性。

总体而言C2f-RVB模块旨在优化特征提取和融合专注于提高准确性同时保持适合在实时应用中部署的轻量级架构。

将C3-RVB添加到yolov5网络中

将下面的代码粘贴到\yolov5\models\common.py中

from

RepVGGDW(torch.nn.Module):RepVGGDW

class

None:super().__init__()self.conv

Conv(ed,

self.act(self.conv(x))torch.no_grad()def

fuse(self):Fuses

fuse_conv_and_bn(self.conv.conv,

self.conv.bn)conv1

fuse_conv_and_bn(self.conv1.conv,

self.conv1.bn)conv_w

torch.nn.functional.pad(conv1_w,

[2,

conv1_bconv.weight.data.copy_(final_conv_w)conv.bias.data.copy_(final_conv_b)self.conv

convdel

self.pool_w(group_x).permute(0,

2)hw

self.softmax(self.agp(x1).reshape(b

self.groups,

self.softmax(self.agp(x2).reshape(b

self.groups,

Conv2d_BN(torch.nn.Sequential):def

__init__(self,

resolution-10000):super().__init__()self.add_module(c,

torch.nn.Conv2d(a,

torch.nn.BatchNorm2d(b))torch.nn.init.constant_(self.bn.weight,

bn_weight_init)torch.nn.init.constant_(self.bn.bias,

0)torch.no_grad()def

groupsself.c.groups,devicec.weight.device)m.weight.data.copy_(w)m.bias.data.copy_(b)return

mclass

nn.Sequential(*[nn.Sequential(Residual(nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channelsc2,

out_channelsc2,

groupsc2),nn.GELU(),nn.BatchNorm2d(c2))),nn.Conv2d(in_channelsc2,

out_channelsc2,

groups1),nn.GELU(),nn.BatchNorm2d(c2))

for

torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc

reduction,

biasFalse),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Linear(c2

reduction,

biasFalse),nn.Sigmoid())self._initialize_weights()#

self.initialize_layer(self.avg_pool)self.initialize_layer(self.fc)def

forward(self,

nn.Conv2d):nn.init.xavier_uniform_(m.weight,

gain1)elif

nn.BatchNorm2d):nn.init.constant_(m.weight,

0)def

nn.Linear)):torch.nn.init.normal_(layer.weight,

mean0.,

None:torch.nn.init.constant_(layer.bias,

0)class

nn.Sequential(RepVGGDW(inp),SqueezeExcite(inp,

0.25)

nn.Identity(),)self.channel_mixer

pwConv2d_BN(inp,

self.channel_mixer(self.token_mixer(x))class

RepViTBlock_EMA(RepViTBlock):def

__init__(self,

use_seTrue):super().__init__(inp,

oup,

nn.Sequential(RepVGGDW(inp),EMA(inp)

use_se

nn.Sequential(*(RepViTBlock(c_,

c_,

RepViTBlocks通过高效的重新参数化和特征提取来提高性能。

结构基础

模块融合多尺度特征同时保持轻量级结构。

它由多个具有深度卷积和高效特征融合机制的层组成。

原始

RepViT

的功能。

这使模块能够通过在推理过程中更有效地融合特征来适应不同的计算环境。

RepViT

通道混合逐点卷积的组合。

标记混合器提取不同的特征表示而通道混合器增强通道间关系从而实现更有效的特征融合。

在推理过程中将多分支结构重新参数化为单分支配置在保持模型准确性的同时减少计算开销。

这使得

C3_RVB

有助于平滑特征权重并减少浅层噪声从而增强模型在实时或低功耗环境下的鲁棒性。

C3_RVB

的高效特征提取相结合使其成为需要高精度和计算效率的轻量级模型的理想选择。

2.3

P5)]温馨提示本文只是对yolov5基础上添加模块如果要对yolov5n/l/m/x进行添加则只需要指定对应的depth_multiple

YOLOv5n

关键步骤三在yolo.py的parse_model函数替换添加C3_RVB

2.5

在train.py中将cfg的参数路径设置为yolov5_C3_RVB.yaml的路径

建议大家写绝对路径确保一定能找到

torch.nn.modules.upsampling.Upsample

[None,

torch.nn.modules.upsampling.Upsample

[None,

https://pan.baidu.com/s/1su4IwBjlzdYGEy2XZg7nIA?pwd9jg9

提取码:

EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocuSIoU等多种损失函数——点击即可跳转

C3_RVB

结构专注于捕捉丰富的特征表示同时保持较低的计算成本。

模块中每个

RepViTBlock

mixing通过深度卷积和点卷积增强不同通道之间的特征关系进一步优化特征融合效率。

此外C3_RVB

重参数化

技术将多分支结构在推理阶段简化为单分支大幅减少了计算开销而不会降低模型的表现。

同时模块可以通过

EMA注意力机制

平滑特征权重减少来自浅层的噪声干扰提升模型在实际应用中的鲁棒性。

总体而言C3_RVB

通过多尺度融合、轻量化卷积和注意力机制实现了高效的特征提取和较低的计算负担适用于需要精度和效率平衡的任务。