YOLOv8改进 | Conv篇 | 添加DiverseBranchBlock多元分支模块（有效涨点，重参数化模块高效推理）

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉 YOLO pytorch python 目标检测
于 2023-12-08 08:00:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/134864265
本文介绍了如何在YOLOv8中添加Diverse Branch Block（DBB）以增强模型性能。DBB利用多样化分支结构增加训练时的复杂性，但在推理时通过转换保持高效。通过手把手教程，详细讲解了DBB的原理、代码实现和添加方法，并提供了不同配置的yaml文件供训练参考。尽管GFLOPs有所增加，但实验证明DBB能有效提高模型的特征表示能力。

一、本文介绍

本文带来的改进机制是YOLOv8模型与多元分支模块（Diverse Branch Block）的结合，Diverse Branch Block (DBB) 是一种用于增强卷积神经网络性能的结构重新参数化技术。这种技术的核心在于结合多样化的分支，这些分支具有不同的尺度和复杂度，从而丰富特征空间。我将其放在了YOLOv8的不同位置上均有一定的涨点幅度，同时这个DBB模块的参数量并不会上涨太多，我添加三个该机制到模型中，GFLOPs上涨了0.4。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

打星原因：为什么打四颗星是因为我觉得这个机制的计算量会上涨，这是扣分点，其次涨幅效果也比较一般但是有涨点，当然可能是数据集的原因毕竟不同的数据集效果不同

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、Diverse Branch Block原理

2.1 Diverse Branch Block的基本原理

2.2 多样化分支结构

 2.3 训练与推理分离

2.4 宏观架构不变

三、Diverse Branch Block的核心代码

四、手把手教你添加Diverse Branch Block机制

4.1 Diverse Branch Block的添加教程

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二 

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四 

4.2 Diverse Branch Block的yaml文件和训练截图

4.2.1 Diverse Branch Block的yaml版本一(推荐)

4.2.2 Diverse Branch Block的yaml版本二

4.2.3Diverse Branch Block的yaml版本三

4.2.2 Diverse Branch Block的训练过程截图 

五、Diverse Branch Block可添加的位置

5.1 推荐Diverse Branch Block可添加的位置 

六、本文总结

二、Diverse Branch Block原理

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本文带来的改进机制是YOLOv11模型与多元分支模块（Diverse Branch Block）的结合，Diverse Branch Block (DBB) 是一种用于增强卷积神经网络性能的结构重新参数化技术。这种技术的核心在于结合多样化的分支，这些分支具有不同的尺度和复杂度，从而丰富特征空间。我将其放在了YOLOv11的不同位置上均有一定的涨点幅度，同时这个DBB模块的参数量并不会上涨太多，我添加三个该机制到模型中，GFLOPs上涨了0.04。
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本文带来的改进机制是YOLOv5模型与多元分支模块（Diverse Branch Block）的结合，Diverse Branch Block (DBB) 是一种用于增强卷积神经网络性能的结构重新参数化技术。这种技术的核心在于结合多样化的分支，这些分支具有不同的尺度和复杂度，从而丰富特征空间。我将其放在了YOLOv5的不同位置上均有一定的涨点幅度，同时这个DBB模块的参数量并不会上涨太多，我添加三个该机制到模型中，GFLOPs上涨了0.04。⭐⭐⭐⭐。
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本文给大家带来的是改进机制是一种替换多元分支模块（Diverse Branch Block），Diverse Branch Block (DBB) 是一种用于增强卷积神经网络性能的结构重新参数化技术。这种技术的核心在于结合多样化的分支，这些分支具有不同的尺度和复杂度，从而丰富特征空间。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，本专栏的改进内容全网独一份深度改进RT-DETR非那种无效Neck部分改进，
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【6-4】YOLOv10添加【Axial Attention】【HaloAttention】等注意力机制 【超30种先进模块随心选】【注意力机制篇】
up主为在读研究生，从事cv研究4余年，绝对靠谱。
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Axial Attention 是一种高效的注意力机制，专门设计用于多维数据如图像和视频。它通过分解高维注意力操作，分别在各个轴上执行，从而减少计算复杂度并提高模型的效率。Axial Attention 的核心思想是将多维注意力分解为一系列一维的注意力操作，这样可以显著降低计算成本，同时保持全局上下文信息的捕获能力。对于一个二维特征图（例如图像），Axial Attention 分别在水平轴和垂直轴上计算注意力。
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