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

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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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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/134623346
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。

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

5.1 推荐SAConv可添加的位置 

5.2图示LSKAttention可添加的位置 

六、本文总结

二、SAConv的机制原理介绍

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保姆级YOLOv8涨点 | SAConv可切换空洞卷积的集成与优化
一键难忘的博客
08-09 3526
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中。
【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 1340
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。
可切换空洞卷积的原理与实现
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空洞卷积是一项有效的技术可以在任何卷积层上扩大滤波器的感受野，空洞率为r的空洞洞卷积会在连续滤波器之间插入r-1个0，且不增加参数量和计算量。通过使用不同空洞率的同一卷积权重，可以粗略的检测出不同尺度的同类目标。self.weight_diff = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(self.weight.size())是一个可学习参数，调整后执行卷积，得到大的尺度输出。下图展示了，(红色):空洞率为1，（绿色）:空洞率为2的3×3卷积。感受野计算：（空洞率为r的1D卷积）
YOLOv8改进 | 卷积模块 | SAConv可切换空洞卷积
kay_545
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yolov8，yolov8改进，SAConv
【YOLOv5/v7改进系列】引入SAConv——可切换空洞卷积
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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...
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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。
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
YOLOv10改进 | Conv篇 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）
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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。
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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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。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。
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)
程序员Gloria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。
池化和空洞卷积_DetectoRS: 递归特征金字塔 & 可切换空洞卷积
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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...
SAConv可切换空洞卷积
a1111111111ss的博客
09-15 208
SAC核心时相同的输入儿子应用到不同空洞率去进行卷积，设计特别开关函数融合这些不同卷积的成果。专门为增强物体检测和分割任务，中特征提取去设计。该方法可让网络更灵活的适应不同尺寸的特征。带来的改进机制时可切换的空洞卷积。SAConv可切换空洞卷积。更准确的识别分割图像物体。是一种创新型卷积网络。
卷积篇 | YOLOv8改进之主干网络C2f模块融合SAConv
小哥谈
03-24 847
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！~🌈
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
02-26 990
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。
YOLOv10改进系列 ---- Conv篇 ---- SAConv空洞卷积
m0_58941767的博客
02-21 1246
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)。
【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 6485
特征融合网络改进，涨点比BIFPN明显。
【保姆级教程|YOLOv8替换卷积】替换改进GhostConv模块（轻量化网络）（包运行）（毕设、小论文必看）
anzhi_1211的博客
04-06 5612
博客主要详细教学了在YOLOv8中替换GhostConv的超详细步骤，基本大家只要按步骤来就肯定可以复现成功，后续博主也会再更新一些关于YOLOv8的其他改进方法，期待大家多多关注！！！大家有想看的内容也可以在评论区留言！
YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE
毕竟是Shy哥
09-07 995
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。
yolov8中c2f的bottleneck
03-07
在YOLOv4中，C2F（Cross Stage Feature Fusion）是一种用于特征融合的模块，于将不同层级的特征图进行融合，以提高目标检测的性能。C2F中的bottleneck是指在特征融合过程中使用的瓶颈结构。 具体来说，C2F模块由两...
评论 7
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