YOLO | 全维动态卷积 (ODConv)

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分类专栏： YOLO系列实践 文章标签： YOLO
于 2024-05-17 21:32:45 首次发布
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ODConv是一种新颖的卷积神经网络架构，通过多维动态卷积和动态注意力机制提高目标检测性能。其在自然图像、遥感图像和医学图像目标检测中表现出优势。实现涉及动态注意力模块设计、动态内核生成和融合。未来研究方向包括新注意力机制、高效实现和在其他视觉任务中的应用。

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全维动态卷积 (ODConv) 概述

全维动态卷积 (ODConv) 是一种新颖的卷积神经网络 (CNN) 架构，引入动态注意力机制来增强特征表示并提高目标检测性能。它将动态卷积的概念扩展到多个维度，从而实现更灵活、更自适应的特征提取。

ODConv 的主要特点：

  1. 动态注意力机制： ODConv 采用动态注意力机制来选择性地关注相关特征，以适应输入数据并增强对区分特征的提取。

  2. 多维动态卷积： ODConv 将动态卷积扩展到多个维度，允许跨不同特征通道、空间位置甚至不同特征图进行动态注意力。

  3. 增强特征表示： 通过动态关注信息特征并抑制无关特征，ODConv 产生了更有效的特征表示，从而提高了目标检测性能。

ODConv 的应用：

ODConv 在各种目标检测任务中表现出显着的有效性，尤其是在具有复杂背景或小对

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YOLOv8改进 | ODConv卷积助力极限涨点（附修改后的C2f、Bottleneck模块代码）
Snu77的博客
11-16 9413
这篇文章给大家带来的是发表于2022年ICLR的ODConv中文名字全维度动态卷积，该卷积可以即插即用，可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块，在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv，添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度，其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS，精度也有提高->
DenseNet 改进：ODConv2d全维动态卷积替换卷积层
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Henry的博客
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（Omni-Dimensional Dynamic Convolution，全维动态卷积）是一种创新的卷积操作，旨在通过多维度动态机制提升卷积神经网络的表达能力。它是对传统卷积（如标准卷积、动态卷积 CondConv 和 DyConv）的进一步扩展，能够在多个维度上动态调整卷积核的参数，从而更好地适应输入特征的变化。然而，现有的动态卷积方法通常只在单一维度（如通道维度）上引入动态机制，未能充分利用输入特征的多维度信息。相比传统的静态卷积和单一维度的动态卷积，ODConv2d 具有更强的灵活性。
【论文笔记】ODConv：OMNI-DIMENSIONAL DYNAMIC CONVOLUTION
JehanRio's Private Blog
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本篇介绍一下动态卷积：ODConv，该方法通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力。作为一种“即插即用”的操作，它可以轻易的嵌入到现有CNN网络中。并且实验结果表明它可提升大模型的性能，又可提升轻量型模型的性能，实乃万金油是也！
【YOLOv8改进-卷积Conv】 ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)：全维度动态卷积
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-02 978
在现代卷积神经网络（CNN）中，每个卷积层中学习单个静态卷积核是常见的训练范式。然而，最近在动态卷积的研究中表明，通过学习 n 个卷积核的线性组合，并且这些卷积核的权重取决于它们的输入相关注意力，可以显著提高轻量级 CNN 的准确性，同时保持高效的推理。但是，我们观察到，现有的工作通过一个维度（关于卷积核数量）赋予卷积核动态属性，但另外三个维度（关于每个卷积核的空间大小、输入通道数和输出通道数）被忽略了。
YOLOv8模型改进 第十讲 添加全维度动态卷积（Omni-dimensional Dynamic Convolution，ODConv）
qq_64693987的博客
10-17 3402
全维度动态卷积（ODConv），一种通过在卷积核的不同维度上引入注意力机制来增强特征表示的方法。动态卷积的概念：传统的卷积神经网络（CNN）使用静态的卷积核，而动态卷积通过使用多个卷积核的线性组合，并根据输入数据的不同加权，来提高模型的准确性。ODConv的设计：ODConv在卷积核的四个维度（空间尺寸、输入通道、输出通道和卷积核数量）上引入多维度注意力机制。这些注意力机制可以动态调整卷积核的权重，从而提高特征提取能力。性能提升。
ODConv详解
weixin_43227262的博客
04-19 4959
当in_planes == groups 并且 in_planes == out_planes时（即depth-wise convolution），filter_attention不起作用（即等于1）；当kernel_size=1时，spatial_attention不起作用（即等于1）；当kernel_num=1时，kernel_attention不起作用（即等于1）。结合Attention这个类的代码看更清楚，图中橙色的Conv2d的bias=True。
深度学习——全维度动态卷积ODConv
R的博客
08-03 1万+
动态卷积就是对卷积核进行线性加权第一篇提出动态卷积的文章也是在SE之后，他提出目前的注意力机制模型主要都是在特征图上做工作，而动态卷积它对多个卷积核进行线性加权，加权值则与输入有关，这就使得动态卷积具有输入依赖性。也就是说，对于不同的输入，我们使用不同的卷积核。之后对这些不同的卷积核，进行注意力加权。看这组图片，这是的作者提出的。在两种方式的对比下，发现他们的作用是一样的。
YOLOv8改进 | 主干网络 | C2f融合动态卷积模块ODConv
kay_545
07-01 2365
ODConv（Omni-Dimensional Dynamic Convolution）的主要原理是通过引入多维度注意力机制来动态调整卷积核参数，从而在卷积神经网络中实现更灵活和精确的特征提取。它通过计算并应用空间注意力、通道注意力、滤波器注意力和核选择注意力，全面地调整卷积核在各个维度上的权重。这种多维度的动态调整机制使得ODConv能够根据输入图像的特征动态选择最合适的卷积核组合，从而在各类高层视觉任务（如图像分类、目标检测和图像分割）中实现显著的性能提升，同时保持较高的参数效率。
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A1983Z的博客
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ODConv中逐步将四种类型的注意力乘以卷积核。
【YOLO v5 v7 v8 v9小目标改进】ODConv：在卷积核所有维度（数量、空间、输入、输出）上应用注意力机制来优化传统动态卷积
Debroon
03-01 2591
通过这种方式，ODConv能够为每个输入图像动态地优化其卷积操作，从而在不同的图像分类任务中实现更高的准确性，同时减少了需要的额外参数数量，因为它甚至可以使用单个卷积核与现有的多卷积核动态卷积方法竞争或超越它们的性能。具体来说，它在任何给定的卷积层中，不仅仅学习一个卷积核，而是学习一组卷积核，每个卷积核都针对卷积核空间的一个特定维度（如卷积核的空间尺寸、输入通道数、输出通道数和卷积核数量）。因此，即使是使用单个卷积核的ODConv也能与现有的具有多个卷积核的动态卷积对手竞争或胜出，大大减少了额外的参数。
全新升级｜OMNI-DIMENSIONAL DYNAMIC CONVOLUTION：一种全维度动态卷积技术
KtMacos的博客
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在OMNI-DIMENSIONAL DYNAMIC CONVOLUTION中，需要将输入张量从原始形状（如 [batch_size, channels, height, width]）重塑为卷积操作需要的形状（如 [batch_size, num, height, width, channels]）。OMNI-DIMENSIONAL DYNAMIC CONVOLUTION通过引入全维度动态卷积，能够有效地解决传统卷积操作中所面临的问题，同时具有更高的计算效率和更高的精度。换轴操作是指改变数组的轴顺序。
pytorch代码实现之动态卷积模块ODConv
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qq_29462849的博客
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点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨happy编辑丨极市平台导读本文介绍了一篇动态卷积的工作：ODConv，其通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学...
YOLOv5、YOLOv8改进结构系列：结合最新ICLR2022顶会的即插即用的动态卷积ODConv，全维度动态卷积有效提升精度，打造高性能检测
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YOLOv5结合最新ICLR2022顶会的即插即用的动态卷积ODConv，全维度动态卷积有效提升精度，打造高性能检测
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ODConv动态卷积代码实现
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### ODConv 动态卷积代码实现 为了展示ODConv动态卷积的具体实现方式，下面提供了一个简化版的Python代码示例。此代码基于PyTorch框架构建，并展示了如何定义一个简单的ODConv层。 ```python import torch from torch import nn class ODConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=1, reduction=0.0625, kernel_num=1): super(ODConv, self).__init__() # 定义基础卷积参数 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels # 初始化卷积核数量和其他超参数 self.kernel_size = (kernel_size, kernel_size) self.stride = (stride, stride) self.padding = (padding, padding) self.groups = groups self.dilation = (1, 1) # 计算中间变量 mid_channels = int(in_channels * reduction) self.fc = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=(1, 1), bias=False), nn.BatchNorm2d(mid_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(in_channels=mid_channels, out_channels=out_channels*kernel_num, kernel_size=(1, 1)) ) def forward(self, x): b, c_in, h, w = x.size() y = self.fc(x.mean((2, 3), keepdim=True)).view(b, self.out_channels, -1).softmax(-1) weight = y.view(b*self.out_channels, -1)[..., None, None] output = [] for i in range(weight.shape[1]): conv_weight = getattr(self, f'conv{i}') o = F.conv2d(input=x, weight=conv_weight, stride=self.stride, padding=self.padding, dilation=self.dilation, groups=b*c_in//c_in) output.append(o*(weight[:,i:i+1])) return sum(output) if __name__ == '__main__': input_tensor = torch.randn([1, 3, 224, 224]) od_conv_layer = ODConv(in_channels=3, out_channels=64) result = od_conv_layer(input_tensor) print(result.shape) # 输出形状应为torch.Size([1, 64, 224, 224])[^1] ``` 上述代码实现了基本的ODConv结构并测试了单次前向传播的结果尺寸。需要注意的是实际应用中可能还需要考虑更多细节如批量标准化、激活函数的选择以及具体的训练配置等问题[^5]。
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