YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用 Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）

已于 2024-04-18 18:44:21 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 python yolov8
于 2024-04-18 04:00:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/137883426
本文介绍了如何在YOLOv8中使用Haar小波的下采样HWD机制，以替代传统的卷积下采样。这种方法能降低模型参数和计算量，例如在V8n上应用后，参数量降至270W，GFLOPs减至7.5。文章详细阐述了HWD的原理，并提供了逐步的代码修改指南，以及训练过程的yaml文件和截图。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）在小波变换中，Haar小波作为一种基本的小波函数，用于将图像数据分解为多个层次的近似和细节信息，这是一种多分辨率的分析方法。我将其用在YOLOv8上其明显降低参数和GFLOPs在V8n上使用该机制后参数量为270W计算量GFLOPs为7.5,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。

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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 

目录

一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码 

四、手把手教你添加HWD机制

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、HWD的yaml文件和运行记录

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YOLOv11改进 | Conv篇 | 2024利用 Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）
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本文给大家带来的改进机制是Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）在小波变换中，Haar小波作为一种基本的小波函数，用于将图像数据分解为多个层次的近似和细节信息，这是一种多分辨率的分析方法。我将其用在YOLOv11上其明显降低参数和GFLOPs在V11n上使用该机制后参数量为270W计算量GFLOPs为7.5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。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
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Matlab中daubechies 97小波做图像上下采样，效果很不错
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这篇论文利用频域的小波变化来进行降采样，图像经过小波变化会得到1个低频特征A,和3个高频特征H、V、D。常规的下采样操作普遍面临的信息损失问题，应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，可以更完整的保留图像的信息。代码非常简单，只有几行，我们非常简单的将其应用到我们的模型中，用于替换常规的下采样模块，像是卷积下采样、最大池化下采样、平均池化下采样等。
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本文介绍我自研的下采样模块。本次改进的下采样模块是一种通用的改进方法，你可以用分类任务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。本次我将这个模块用来改进YoloV9，实现大幅度涨点。本文自研下采样模块，实现YoloV9的涨点。欢迎大家在自己的数据集上做尝试。链接：https://pan.baidu.com/s/1QFrpJuHOaDpKTEmBIIxdYw?pwd=cpvq。
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本文记录的是利用Haar小波下采样对YOLOv9网络进行改进的方法研究。传统的卷积神经网络中常用的最大池化平均池化和步长为2的卷积等操作进行下采样可能会导致信息丢失，为了解决信息丢失问题，HWD作者受无损信息变换方法的启发，引入Haar小波变换到下采样模块中，
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YoloV5改进策略：下采样改进|HWD改进下采样
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