YOLOv10改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）

已于 2024-07-14 22:51:27 修改
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 目标检测 YOLOv10 python
于 2024-07-14 22:51:19 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！一个DCNv4参数量下降越15Wparameters左右，。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，从而加快处理速度。DCNv4的表现可以说是非常的全面，同时该网络为新发目前存在大量使用Bug我均已修复。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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   专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、DCNv4原理

2.1 DCNv4的基本原理

2.2 动态特性增强

2.3 内存访问优化

三、DCNv4的核心代码 

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YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）
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DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1. 移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2. 优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DCNv4相比DCNv3显著加快了收敛速度，并且处理速度大幅提升，前向传播速度超过三倍。
YOLOv8独家改进：一种更高效，更快的可变形卷积（DCNv4），解决DCNv3的局限性，速度提升3倍以上 | OpenGVLab/商汤等联合提出DCNv4 ,全部任务皆SOTA
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YoloV8改进策略：BackBone改进DCNv4
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涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50 由0.986涨到了0.993，mAP50-95由0.737涨到0.77，涨点明显！DCNv4是可变形卷积的第四版，速度和v3相比有了大幅度的提升，但是环境搭建有一定的难度，对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题，请严格按照我写的环境配置。
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在计算机视觉领域，关于卷积网络（ConvNets）和Transformer哪个性能更优越的争论一直在进行。近年来，具有注意力机制的大型视觉模型中的Transformer模型[12、25、44]取得了显著成果，显示出超越ConvNets的潜力。然而，诸如InternImage [38]和ConvNeXt [26]等最新研究工作表明，基于ConvNet的视觉模型在各种下游任务中仍保持稳健的性能、效率和简单性，并具有适当的归纳偏差[15、41]。值得注意的是，在图像生成等领域[29、31]，卷积仍然是首选方法。
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DCNv4是可变形卷积的第四版本也是今年2024年1月份公示的，其在网络结构上和DCNv3是差不多的，最突出的优点的减小了内存访问带来的负担，加快收敛的速度，在不失精度的情况下能把速度大幅度提升，在论文作者的实验里面不对DCNv4做任何的处理，仅仅是将其替换原本DCNv3，速度提升了80%。
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yolov5可变形卷积dcnv2
01-20
### 集成和使用 Deformable Convolution v2 (DCNv2) 在 YOLOv5 #### 安装依赖库 为了在YOLOv5中集成并使用Deformable Convolution v2 (DCNv2)，首先需要安装必要的依赖项。这可以通过克隆特定的GitHub仓库来完成，该仓库包含了实现DCNv2所需的源码[^2]。 ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyTorch-Deformable-Convolution-v2 dcnv2 cd dcnv2 python setup.py install ``` #### 修改YOLOv5模型定义文件 接下来，在YOLOv5中的`models/yolov5s.yaml`或其他相应的网络配置文件里引入支持DCNv2的新层定义。具体来说，可以在backbone部分指定某些卷积层替换为带有偏移量学习机制的变形卷积操作[^1]。 对于想要应用DCNv2的具体位置，通常会选择在网络较深的地方或是特征融合模块之前的位置进行增强处理。这是因为随着网络加深，普通固定核难以捕捉到复杂的空间关系；而通过自适应调整感受野形状大小的方式，则有助于提高检测精度[^4]。 #### 编写自定义层代码 根据实际需求编写或修改Python脚本以创建新的类继承自nn.Module，并重载forward函数用于执行DCNv2计算逻辑。下面是一个简单的例子： ```python import torch.nn as nn from torchvision.ops import deform_conv2d class DCNV2(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, bias=True): super(DCNV2, self).__init__() self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * kernel_size ** 2, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=bias) self.dcnv2 = deform_conv2d.DeformConv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=False if not bias else True) def forward(self,x): offset = self.offset_conv(x) output = self.dcnv2(input=x,offset=offset) return output ``` 此段代码展示了如何构建一个基于torchvision版本deform_conv2d包下的DCNV2类实例化对象。 #### 更新训练流程 最后一步是在训练过程中启用新加入的功能。确保数据加载器、损失函数以及优化算法都已正确设置好之后，就可以开始尝试不同参数组合下含有DCNv2组件后的YOLOv5性能表现了。
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