YOLOv5改进 | SPPF | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（全网独家改进）

已于 2024-01-27 00:50:13 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python pytorch 目标检测
于 2023-12-18 08:45:00 首次发布
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本文介绍了如何将RT-DETR的AIFI模块融合到YOLOv5中，以替代SPPF。AIFI模块利用自我注意力机制处理高级图像特征，减少计算冗余，提升目标检测性能。作者详细讲解了AIFI的原理，并提供了添加AIFI模块到YOLOv5的修改教程，包括创建新模块目录、修改配置文件等步骤。

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一、本文介绍

本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块来替换YOLOv5中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv5往往能够达到一些特殊的效果（我个人猜测，所以我进行了一些实验来验证这一点），我将RT-DETR的AIFI模块和Conv模块融合在一起添加到了YOLOv5中。

(我实测直接替换SPPF是有部分降点的在我测试的三个数据集，在小目标上会有一定涨点，中和大目标检测会有一定降点。所以我参考了RT-DETR模型的网络结构在AIFI之后额外添加一个Conv模块，来解决这一问题)

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本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv8中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv8往往能够达到一些特殊的效果（我个人猜测，所以我进行了一些实验来验证这一点），我将RT-DETR的AIFI模块和Conv模块融合在一起添加到了YOLOv8中。亲测这一改进并不一定能够提高精度。
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shortcut于route选择 特征融合-route（即concatenate）与shortcut（pointwise addition）异同 如果网路深，比如mobilnetv2使用shortcut不会造成网路发散，v4-tiny中使用的是route，由于网络比较浅使用route不会造成什么问题。（这两者是不一样的，具体想要什么功能根据自己的网路来判断） 在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wise add来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。那add.
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03-09
### AIFI 架构概述 AIFI 模块旨在通过自我注意力机制专注于处理高级图像特征，从而提升模型在对象检测和识别方面的性能，同时减少不必要计算消耗[^2]。此模块涉及对 Transformer 编码器结构的修改，包括有效整合多尺度特征及优化自注意力运算范围，这些特性使得 AIFI 成为一种复杂的架构设计[^1]。 #### AIFI 的主要组件 - **Self-Attention Mechanism**: 自注意力机制允许网络聚焦于输入数据中最重要部分，对于目标检测任务尤其有用。 - **Multi-Scale Feature Integration**: 多尺度特征融合确保了来自不同层次的信息能够被充分利用，增强了最终预测的质量。 - **Optimized Attention Scope**: 经过优化后的注意力建模方式可以更高效地捕捉空间关系，在保持精度的同时降低了资源需求。 ```python def aifi_module(features): """ 实现了一个简化版的AIFI模块， 主要用于展示其核心功能而非具体实现细节。 参数: features (Tensor): 输入特征张量 返回: Tensor: 输出经过增强后的特征表示 """ # 假设这里实现了上述提到的关键组成部分 optimized_features = apply_self_attention(features) multi_scale_fusion = integrate_multi_scale(optimized_features) final_output = optimize_attention_scope(multi_scale_fusion) return final_output ``` 为了更好地理解 AIFI 结构及其工作原理，建议查看 RT-DETR 整体结构图以及全模块展开图，特别是其中有关 AIFI 部分的内容[^4]。这类图表通常会提供详细的视觉解释，帮助读者直观了解各个子系统的交互情况。
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