YOLOv5改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(大幅度涨点)

本文介绍了YOLOv5中引入的ContextGuidedBlock_Down模块,模拟人类视觉系统理解场景,包含局部、周围和全局上下文提取。通过修改YOLOv5模型,实现在语义分割任务上的性能提升。详细步骤指导如何添加CGBlock,并提供了不同版本的yaml配置文件和训练截图。

 一、本文介绍

本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块Context Guided Block (CG block) ,其是在CGNet论文中提出的一种模块,其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文,并将这些信息融合起来以提高准确性。(经过我检验分别在三种数据集上,大中小均进行了150轮次的实验,均有一定程度上的涨点,下面我选取了一种中等大小的数据集的结果进行了对比)同时本文的修改方法和之前的普通卷积模块也有所不同,大家需要注意看章节四进行修改。同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏,本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣,欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

### 集成ECA注意力机制 为了在YOLOv5中集成ECA(Enhanced Channel Attention) 注意力机制,需先理解该机制的工作原理。ECA通过自适应调整通道间的依赖关系来增强特征表达能力[^2]。 具体实现方法如下: ```python import torch.nn as nn class ECA(nn.Module): """Constructs a ECA module. Args: channel: Number of channels of the input feature map k_size: Adaptive selection of kernel size """ def __init__(channel, k_size=3): super(ECA, this).__init__() this.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) this.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) this.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(x): # Feature Descriptor on the global spatial information y = this.avg_pool(x) # Two different branches of ECA module y = this.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) # Multi-scale information fusion y = this.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) ``` 此代码定义了一个简单的ECA层,在实际应用时应将其嵌入到YOLOv5的各个阶段中去。 ### 更换主干网络为ShuffleNetV2 对于替换YOLOv5中的默认主干网至ShuffleNetV2的操作,则涉及到模型架构层面的重大改动。ShuffleNetV2因其高效的计算性能而被广泛应用于移动设备端的任务处理中[^1]。 以下是简化版的ShuffleNetV2结构导入方式: ```python from torchvision.models import shufflenet_v2_x0_5 def replace_backbone(model): backbone = shufflenet_v2_x0_5(pretrained=True) model.model[0] = backbone.features # Adjusting output dimensions to match with YOLOv5's neck part requirements in_channels = backbone.out_channels out_channels = ... # Define according to your needs or original settings model.model[1] = Conv(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, ...) return model ``` 这段脚本展示了如何利用预训练过的`shufflenet_v2_x0_5`作为新的骨干提取器,并相应调整后续组件以保持整个检测框架的一致性和兼容性。
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