YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）

已于 2024-05-19 21:35:50 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 pytorch python 计算机视觉 目标检测
于 2023-11-26 11:42:25 首次发布
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本文详细介绍了SAConv（Switchable Atrous Convolution）的工作原理，这是一种用于增强物体检测和分割任务的卷积机制。通过不同空洞率的应用和开关函数的融合，SAConv能灵活适应不同尺度的特征。文章提供了代码复现步骤，指导读者如何在YOLOv8中添加SAConv，并展示了训练效果。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（Switchable Atrous Convolution, SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。 通过本文你能够了解到：可切换的空洞卷积的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加(值得一提的是一个SAConv大概可以降低0.3GFLOPs)。

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

  专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、SAConv的机制原理介绍

三、SAConv代码复现 

3.1 SAConv

3.2 替换SAConv的C2f和Bottleneck

四、手把手教你添加SAConv 

4.1 SAConv的添加教程

4.2 SAConv的yaml文件和训练截图

5.2.1 SAConv的yaml文件

5.2.2 SAConv的训练过程截图 

五、SAConv可添加的位置

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YOLOv8改进 | 卷积模块 | SAConv可切换空洞卷积
kay_545
07-03 1889
yolov8，yolov8改进，SAConv
【YOLOv8改进-卷积Conv】 SAConv(Switchable Atrous Convolution)：可切换的空洞卷积
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 1139
许多现代目标检测器通过采用二次观察和思考机制展示了卓越的性能。在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这一机制。在宏观层面上，我们提出了递归特征金字塔（Recursive Feature Pyramid），该金字塔将特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks）的额外反馈连接融入到底层的自下而上主干层中。在微观层面上，我们提出了可切换空洞卷积（Switchable Atrous Convolution），该卷积通过不同的空洞率卷积特征，并使用切换函数汇集结果。
yolov8复现
最新发布
2301_81230251的博客
04-17 897
安装pytorch前需安装cuda。通过“nvidia - smi”命令查看显卡支持的CUDA最高版本，若版本不足需更新显卡驱动。在NVIDIA Developer官网或提供的网盘链接下载匹配版本的cuda，安装时建议选默认路径，安装过程中选择自定义安装并全选组件。安装完成后用“nvcc - V”命令检查是否安装成功。之后，进入cudnn官网，下载与cuda版本匹配的cudnn Windows版本压缩包，解压后将里面的三个文件夹内容复制到cuda的安装目录下进行覆盖替换。
【YOLOv5/v7改进系列】引入SAConv——可切换空洞卷积
2401_84870184的博客
07-19 1792
SAConv,DetectoRS 在COCO测试集上取得了非常优秀的检测、实例分割和全景分割性能，例如达到55.7%的边界框平均精度（box AP）和48.5%的掩模平均精度（mask AP），以及50.0%的全景质量分数（PQ）。这有助于增强对物体的识别能力。：虽然DetectoRS提供了卓越的性能，但增加的递归和多尺度处理可能需要更多的计算资源和更长的训练时间，这可能限制了其在资源受限环境中的应用。：由于模型引入了递归和可切换的组件，模型的复杂度有所增加，这可能影响模型的实时性和部署成本。
YOLOv8 SAConv可切换空洞卷积
走向CTO的路上...
11-15 1027
在YOLOv8中引入SAConv（Switchable Adaptive Convolution）可切换空洞卷积可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的多尺度目标检测性能和鲁棒性方面。SAConv是一种可以根据输入图像的特征信息动态调整空洞卷积核扩张速率的卷积操作，它可以更好地捕获不同尺度特征信息，并增强模型对尺度变化的鲁棒性。SAConv可以根据不同尺度特征信息动态调整空洞卷积核扩张速率，从而更好地捕获不同尺度特征信息。SAConv可以增强模型对尺度变化的鲁棒性，使其能够在复杂场景中更准确地检测目标。
池化和空洞卷积_DetectoRS: 递归特征金字塔 & 可切换空洞卷积
weixin_35725821的博客
01-16 2114
DetectoRS网络是于2020年提出，它的主要创新点在于：①递归特征金字塔(Recursive Feature Pyramid)；②可切换空洞卷积(Switchable Atrous Convolution)。递归特征金字塔代表宏观层面，采用的是自下而上的反馈连接方式，本质上是对backbone进行优化设计；可切换空洞卷积代表微观层面，以不同的空洞率对特征进行卷积，并使用switch...
卷积篇 | YOLOv8改进之主干网络C2f模块融合SAConv
突然好想你
03-24 748
SAConv是一种用于图像处理和计算机视觉任务的卷积神经网络（CNN）操作，它是在传统的空洞卷积的基础上进行改进的。本文就给大家详细介绍如何将YOLOv8主干网络结构中的C2f模块和SAConv融合！~🌈
YOLOv10改进 | Conv篇 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）
Snu77的博客
07-11 1214
本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。可切换的空洞卷积的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加(值得一提的是一个SAConv大概可以降低0.3GFLOPs。
YOLOv8性能升级：集成SAConv可切换空洞卷积与C2f+Bottleneck模块优化【附保姆级代码】(YOLOv8)
步入烟尘的博客
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空洞卷积是一种扩展卷积感受野的技术，通过在卷积核元素之间插入空洞（间隙），在不增加计算量的情况下，增加了感受野的覆盖范围。从实验结果可以看出，集成SAConv与C2f+Bottleneck模块的YOLOv8在精度上有了显著提升，mAP达到了46.8%，相较于原始YOLOv8的42.1%，性能提升了4.7个百分点。本文将详细介绍YOLOv8的性能升级方法，重点集成了SAConv可切换空洞卷积与C2f+Bottleneck模块的优化，旨在提升模型的检测能力，尤其是在处理复杂场景时。
YOLOv5改进 | 卷积篇 | SAConv轻量化的可切换空洞卷积（附修改后的C3+Bottleneck）
Snu77的博客
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YOLO11改进|卷积篇|引入可切换空洞卷积SAConv
A1983Z的博客
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YOLO11中添加可切换空洞卷积SAConv
【YOLOv7/YOLOv5系列改进NO.51】融入多分支空洞卷积结构RFB-Bottleneck改进PANet构成新特征融合网络
m0_70388905的博客
01-04 6420
特征融合网络改进，涨点比BIFPN明显。
YOLOv8架构中的SAConv空洞卷积机制：性能优化与未来发展方向
shrgegrb的博客
02-26 790
空洞卷积（也称为扩张卷积）是一种通过在卷积核中引入“空洞”来增加感受野的技术。传统卷积核的每个元素都与输入的相邻元素进行卷积，而空洞卷积通过在卷积核中引入空洞，在每两个卷积核元素之间插入一定数量的“空白”值，从而增加感受野的大小，而不需要增加计算量。随着技术的不断发展，YOLOv8和SAConv模块在目标检测领域的潜力逐渐被揭示。通过引入更多的创新和优化手段，YOLOv8不仅在目标检测精度上取得了重大突破，还在推理速度、硬件适配和跨领域应用等方面展现出巨大的优势。
YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE
毕竟是Shy哥
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4、cfg-training：新建配置文件。1、先把文件复制到common.py中。2、yolo.py添加类名。加了一行，后面对于序号+1。3、下半部分进行添加修改。5、这里选择12层替代。
YOLOv8改进——引入可变形卷积DCNv3
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zyw2002的博客
08-21 2万+
本文只讲解在YOLOv8的代码中添加DCNv3的操作流程, 具体的原理参见上述的链接~是pytorch实现的版本，只要基础的pytorch环境安装正确就不会出错。是C++实现版本，必须先在上一步编译成功，或者安装好了轮子，否则会报错。但是在实际的训练过程中，C++版本的运行速度更快，推荐使用C++版本。(具体怎么修改，都可以自己决定，然后通过实验看看效果如何)文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。中，下图中的列表里添加。
YOLOv11改进策略【卷积层】| SAConv 可切换的空洞卷积 二次创新C3k2
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DetectoRS：用递归特征金字塔和可切换的空洞卷积检测物体。
DetectoRS：使用递归特征金字塔和可切换的空洞卷积检测目标
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注：论文原文出自DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理。：设Bi表示自底向上的backbone的第i个阶段，Fi表示自顶向下的第i个FPN操作。， S}，其中S为阶段数。上图显示了 SAC 的整体架构，它具有三个主要组件：在 SAC 组件之前和之后附加的两个全局上下文模块。
yolov5（ODConv改进）
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【代码】yolov5（ODConv改进）
YOLOv8 更换主干网络之 ConvNext
一直在水些技术小文
09-20 1066
YOLO (You Only Look Once) 系列是计算机视觉领域的瑰宝，其快速而准确的目标检测算法一直备受瞩目。最新的 YOLOv8 引入了名为 ConvNext 的主干网络，宣称纯卷积结构超越了传统的 Vision Transformers（ViTs）。本文将深入探讨 YOLOv8 中 ConvNext 的核心概念，提供示例和代码，以便读者深入了解这一令人兴奋的技术突破。
SAConv
03-23
<think>好的，我现在需要回答用户关于SAConv（Switchable Atrous Convolution，可切换空洞卷积）的实现或文档的问题。首先，我需要确认SAConv的基本概念和应用场景。SAConv是一种动态调整空洞率的卷积方法，主要用于提升卷积神经网络在计算机视觉任务中的多尺度特征提取能力。根据用户提供的引用，特别是引用[3]提到的医学图像配准中的深度学习应用，这可能是一个相关的领域。 接下来，我需要查找SAConv的主要文献或实现。通常，这样的结构会在论文中提出，并在GitHub等平台上有开源代码。例如，SAConv可能出现在语义分割或目标检测的模型中，如可能集成在MMDetection或MMSegmentation这样的框架中。用户提到的引用[1]和[2]虽然涉及深度学习和OpenCV，但可能没有直接提到SAConv，因此需要更多的外部信息。 然后，我需要验证SAConv的具体实现细节。例如，其核心思想是通过可学习的参数来自适应选择不同的空洞率，可能涉及权重共享和动态门控机制。代码实现可能包括定义多个不同空洞率的卷积层，并通过一个切换模块动态选择或融合它们的输出。 此外，用户可能需要文档或教程的指引。检查MMLab的项目文档，如MMCV或MMDetection，是否有SAConv的相关说明。如果官方文档中没有明确提及，可能需要参考原始论文或社区讨论，例如GitHub的issue或论坛帖子。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求，比如与其他卷积结构的对比、调参技巧或具体应用案例。确保问题覆盖理论、实现和应用层面，帮助用户全面了解SAConv。</think>关于SAConv（Switchable Atrous Convolution，可切换空洞卷积）的实现和文档，以下是关键信息整理： ### 1. SAConv核心原理 SAConv通过动态调整空洞率（dilation rate）实现多尺度特征的自适应融合。其核心组件包含： - 多个并行的空洞卷积分支（如空洞率=1, 3, 5） - 可学习的权重参数动态调整各分支的融合比例 - 通过全局平均池化生成通道注意力权重 数学表达式为： $$Output = \sum_{i=1}^n w_i \cdot Conv_{d_i}(X)$$ 其中$w_i$为动态生成的权重，$d_i$为不同空洞率[^1]。 ### 2. 官方实现参考 SAConv常见于以下开源框架： - **MMDetection**（OpenMMLab目标检测框架） - GitHub仓库：https://github.com/open-mmlab/mmdetection - 实现位置：`mmdet/models/backbones/resnet.py`中的`SAConv2d`类 - **MMSegmentation**（语义分割框架） - 配置文件示例中使用`saconv`作为卷积类型 ### 3. 代码实现片段 ```python import torch.nn as nn class SAConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, dilation_list=[1,3,5]): super().__init__() self.branches = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=d, dilation=d) for d in dilation_list ]) self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Linear(in_channels, len(dilation_list)) def forward(self, x): weights = self.gap(x).squeeze(-1).squeeze(-1) weights = self.fc(weights).softmax(dim=1) # 生成动态权重 outputs = [branch(x)*w.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) for branch, w in zip(self.branches, weights.unbind(1))] return sum(outputs) ``` ### 4. 典型应用场景 - 医学图像分割（如器官边界模糊的CT/MRI图像）[^3] - 街景语义分割（处理不同尺度的建筑/道路） - 目标检测中的特征金字塔优化 ### 5. 文献参考 - 原始论文：《Switchable Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》(ECCV 2020) - 扩展应用：《SA-Net: A Scale-Aware Network for Semantic Segmentation》(TIP 2022)
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