YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用CVPR2024-DynamicConv提出的GhostModule二次创新RepNCSPELAN4（全网独家首发）

最新推荐文章于 2024-09-06 15:39:03 发布
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本文介绍了YOLOv9利用DynamicConv论文中的GhostModule进行改进，旨在增加网络参数量而不增加FLOPs。详细解析动态卷积原理，并提供手把手的GhostModule添加步骤，包括修改相关文件和训练过程。文章总结中推荐了作者的YOLOv9改进专栏，分享更多前沿论文复现和改进机制。

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制DynamicConv其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，在其提出的时候它也提出了一个新的模块GhostModule，我勇其魔改RepNCSPELAN4从而达到创新的目的，在V5n上其参数量仅有130W计算量为2.9GFLOPs，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益。

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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GhostModule模块

4.1 GhostModule添加步骤

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 GhostModule的yaml文件和训练截图

4.3GhostModule的训练过程截图 

五、本文总结

二、原理介绍

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动态卷积（Dynamic Convolution）是《DynamicConv.pdf》中提出的一种关键技术，旨

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本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，在其提出的时候它也提出了一个新的模块hostModule，我勇其魔改C2f从而达到创新的目的，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
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本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于RepNCSPELAN中组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，包括多个类别的数据集，其在轻量网络结构的同时，却能够提高一定的mAP精度，所以这是一种十分高效的模块，该网络结构非常适合那些模型精度已经无法提到，想要从轻量化模型的角度入手的读者使用，同时该机制包含二次创新的机会。
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该论文提供了一个全新的Ghost模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“Ghost”特征图（Ghost feature maps）。该Ghost模块即插即用，通过堆叠Ghost模块得出Ghost bottleneck，进而搭建轻量级神经网络——GhostNet。
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动态卷积（Dynamic Convolution）是《DynamicConv.pdf》中提出的一种关键技术，旨在增加网络的参数量而几乎不增加额外的浮点运算（FLOPs）。1. 动态卷积的定义：动态卷积通过对每个输入样本动态选择或组合不同的卷积核（称为"experts"），来处理输入数据。这种方法可以视为是对传统卷积操作的扩展，它允许网络根据输入的不同自适应地调整其参数。
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YOLOv5/v 是一个流行的计算机视觉目标检测模型，它在最新的版本中引入了 GhostNet 作为骨干网络。GhostNet 是一种轻量级的卷积神经网络架构，具有较低的参数量和计算复杂度，适用于资源受限的设备和应用场景。现在，我们可以修改 yolov5/models/yolov5.py 文件，以将 GhostNet 作为骨干网络。通过以上步骤，我们成功地将 GhostNet 应用于 YOLOv5/v 模型，并实现了目标检测的功能。现在，我们可以使用修改后的 YOLOv5/v 模型进行目标检测。
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最新发布
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### YOLOv8用CVPR2024 DynamicConv替换下采样 在目标检测中，下采样操作起着关键作用，它能够降低特征图的尺寸，减少计算量。CVPR2024的DynamicConv（动态卷积）为下采样操作带来了新的思路。DynamicConv可以根据输入特征动态调整卷积核，相比传统的静态卷积，它能更好地适应不同的输入模式，提高模型的表达能力。 在YOLOv8中使用DynamicConv替换下采样层，需要对模型的网络结构进行修改。以下是一个简单的伪代码示例，展示如何在代码层面实现这一替换： ```python import torch import torch.nn as nn # 假设这是DynamicConv的实现 class DynamicConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0): super(DynamicConv, self).__init__() # 这里省略DynamicConv的具体实现 pass def forward(self, x): # 前向传播 pass # 原始YOLOv8下采样层可能是普通卷积 # 替换为DynamicConv original_downsample = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=2, padding=1) dynamic_downsample = DynamicConv(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=2, padding=1) ``` ### C2f创新改进解决低FLOPs陷阱 C2f模块是YOLOv8中的重要组件。为了解决低FLOPs（浮点运算）陷阱，C2f模块可以进行创新改进。例如结合CVPR2023的SCConv，SCConv利用空间重建单元（SRU）和通道重建单元（CRU），分别抑制空间冗余和减少通道冗余，在提高性能的同时减少参数数量和FLOP [^1][^3]。 以下是一个将SCConv集成到C2f模块的简单代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn # 假设这是SCConv的实现 class SCConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SCConv, self).__init__() # 这里省略SCConv的具体实现 pass def forward(self, x): # 前向传播 pass # 原始C2f模块 class OriginalC2f(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(OriginalC2f, self).__init__() # 原始C2f的实现 pass def forward(self, x): # 前向传播 pass # 创新改进后的C2f模块，集成SCConv class ImprovedC2f(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ImprovedC2f, self).__init__() self.scconv = SCConv(in_channels, out_channels) # 其他C2f的结构 pass def forward(self, x): x = self.scconv(x) # 其他操作 return x ``` ### 结合CVPR2024 repvit相关内容 CVPR2024的repvit可能提出了一些新的网络架构或模块设计思想。可以将repvit的相关技术与YOLOv8结合，比如借鉴repvit的模块结构，对YOLOv8的骨干网络进行改进，以提高模型的性能和效率。 具体实现时，需要深入研究repvit的论文，理解其核心技术，并将其融入到YOLOv8的代码中。 ### 相关资料获取 要获取更详细的技术资料，可以通过以下途径： 1. **学术数据库**：访问IEEE Xplore、ACM Digital Library等学术数据库，搜索CVPR2024关于DynamicConv、repvit的论文。 2. **开源代码库**：在GitHub等开源代码平台上搜索相关的开源实现，参考代码和文档。 3. **学术论坛**：参与目标检测相关的学术论坛，与其他研究者交流经验和技术。
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