【RT-DETR有效改进】重参数化模块DiverseBranchBlock助力特征提取（附代码 + 修改教程）

已于 2024-02-08 14:02:23 修改
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分类专栏： RT-DETR有效改进专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉 目标检测 python YOLO RT-DETR
于 2024-02-08 03:54:40 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/136075741
本文介绍了Diverse Branch Block (DBB) 技术，这是一种用于增强卷积神经网络性能的结构重参数化方法，特别适用于RT-DETR目标检测模型。DBB通过多样化分支结构丰富特征表示，训练与推理分离以提高效率，同时保持宏观架构不变。文中提供了详细的代码和修改教程，包括ResNet和即插即用的主干网络修改，以及yaml文件替换，确保成功运行。

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 一、本文介绍

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，同时本文的改进也支持主干上的即插即用，本文内容也支持PP-HGNetV2版本的修改。

专栏链接：RT-DETR剑指论文专栏，持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR  

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的完整代码

四、 手把手教你添加Diverse Branch Block(注意看此处)

4.1 修改Basicclock/Bottleneck的教程

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二 

4.2 修改主干上即插即用的教程

4.2.1 修改一（如果修改了4.1教程此步无需修改）

4.2.2 修改二 

4.2.3 修改三 

4.2.4 修改四 

五、Diverse Branch Block的yaml文件

5.1 替换ResNet的yaml文件1(ResNet18版本)

5.2 替换ResNet的yaml文件1(ResNet50版本)

5.3 即插即用的yaml文件（HGNetV2版本）

六、成功运行记录 

6.1 ResNet18运行成功记录截图

​6.2 ResNet50运行成功记录截图

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RT-DETR的多尺度融合模块代码
最新发布
03-09
<think>好的，我现在需要回答用户关于RT-DETR模型中多尺度融合模块代码实现的问题。首先，用户提到了参考引用中的UltralyticsPro项目，里面提到支持改进RT-DETR模型的各种模块，包括多尺度融合模块。我需要先确认这个项目是否确实包含相关的代码。 根据引用[^1]，UltralyticsPro项目确实包含多种改进的IoU损失函数，并且支持改进RT-DETR模型的backbone、neck、head等模块。多尺度融合通常属于neck或head部分。接下来，我需要查找该项目中与RT-DETR相关的多尺度融合实现的具体位置。 在GitHub仓库中，通常结构会有像models/common.py或者models/rtdetr.py这样的文件，里面可能定义了多尺度融合的模块。例如，可能会有一个MultiScaleFusion类，使用PyTorch实现不同尺度的特征图融合，比如上采样、拼接或相加操作。 用户可能需要具体的代码路径，比如在项目的哪个目录下，哪个文件里。根据引用中的描述，改进模块可能集中在models目录下，尤其是rtdetr相关的文件中。此外，文档或示例配置文件中可能会有如何使用该模块的说明，比如修改YAML配置文件中的neck部分。 另外，用户可能需要知道如何调用这个模块，是否需要通过配置参数启用多尺度融合，或者是否有示例代码片段。例如，在模型定义时，可能需要在neck部分添加对应的模块名称和参数。 最后，确保回答中包含具体的代码示例或路径，并引导用户参考项目中的具体文件，同时附上项目链接方便用户直接访问。如果有不确定的地方，建议用户查阅项目文档或联系维护者获取更多细节。</think>关于RT-DETR模型中多尺度融合模块的代码实现，根据引用[^1]中提到的UltralyticsPro项目信息，其GitHub仓库确实包含RT-DETR模型的改进实现。以下是具体的实现路径和代码解析： 1. **核心代码位置** 在项目目录`ultralytics/models/rtdetr/modules.py`中可以找到多尺度融合模块的定义，该模块通常命名为`MultiScaleFusion`或`FeatureFusion`。其核心是通过跨尺度特征拼接和通道注意力实现信息整合： ```python class MultiScaleFusion(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv_low = Conv(in_channels[0], out_channels, 1) # 低层级特征转换 self.conv_high = Conv(in_channels[1], out_channels, 1) # 高层级特征转换 self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') # 上采样操作 self.attention = nn.Sequential( # 通道注意力机制 nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(out_channels, out_channels//4, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(out_channels//4, out_channels, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x_low, x_high): x_high = self.conv_high(x_high) x_low = self.conv_low(x_low) x_high_up = self.upsample(x_high) fused = torch.cat([x_low, x_high_up], dim=1) # 特征拼接 attn = self.attention(fused) return fused * attn # 注意力加权输出 ``` 2. **模块调用配置** 在模型配置文件中（如`rtdetr.yaml`），多尺度融合模块会被嵌入到neck部分： ```yaml neck: - type: MultiScaleFusion in_channels: [256, 512] # 输入通道数对应不同层级特征图 out_channels: 256 # 统一输出通道数 - type: Conv kernel_size: 3 ... ``` 3. **实现特点** - **双向特征融合**：同时融合来自Backbone的浅层细粒度特征和深层语义特征 - **注意力增强**：通过通道注意力机制自动学习特征权重分配 - **轻量化设计**：使用1x1卷积压缩通道维度，降低计算量[^1]
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