YOLOv11改进 | 融合改进篇 | Damo-YOLO融合SwinTransformer轻量化创新yolov11（可替换专栏20+主干）

已于 2024-11-16 10:50:42 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 神经网络 计算机视觉 人工智能 YOLO 目标检测 YOLOv11
于 2024-11-15 23:38:17 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/143809483

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是融合改进，利用Damo-YOLO配合SwinTransformer，其中Damo-YOLO和SwinTransformer在我前面的文章都已经讲过了如何使用，本文主要讲一下将他们融合起来的注意事项以及使用方法，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(相同文章数量全网最低)，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，本文的SwinTransformer可以替换为本专栏的20余种主干。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

训练信息：YOLO11-SwinTransformer-RepGFPN summary: 353 layers, 2,736,687 parameters, 2,736,671 gradients, 6.3 GFLOPs
基础版本：YOLO11 summary: 319 layers, 2,591,010 parameters, 2,590,994 gradients, 6.4 GFLOPs

专栏回顾：YOLOv11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、原理介绍

三、Damo-YOLO核心代码使用方式

3.1 修改一

3.2 修改二 

3.3 修改三 

3.4 修改四 

四、 Swintransformer的核心代码和使用方式

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

4.5 修改五

4.6 修改六 

4.7 修改七

4.8 修改八

4.9 修改九

五、融合使用教程

六、成功运行截图 

七、本文总结

 二、原理介绍

 这部分就不复制过来了，大家想看的可以去对应文章找。

Damo-YOLO：Damo-YOLO的地址

Swintransformer：YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 |

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在技术分析上，DAMO-YOLO的核心是对原YOLOv4进行了一系列优化，包括模型结构的调整和训练策略的更新。具体来说，DAMO-YOLO引入了一系列新技术，如基于NAS搜索的新检测backbone结构，更深的neck结构，精简的head结构，以及引入蒸馏技术实现效果的进一步提升。它构建了不同尺寸的模型以满足不同场景需求，如DAMO-YOLO-Tiny/Small/Medium等，这些模型在T4GPU上分别取得了43.06/46.8/50.0的mAP指标，同时推理速度也相应提升。
DAMO-YOLO：面向速度与精度双卓越的目标检测新星
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随着人工智能技术的飞速发展，目标检测成为了众多应用场景的核心技术之一。在这个领域内，阿里巴巴达摩院智能计算实验室的TinyML团队研发了一款名为**DAMO-YOLO**的创新框架，它不仅继承了YOLO家族的速度优势，更是在精度上取得了重大突破。DAMO-YOLO通过一系列技术创新，为视觉识别领域提供了更为高效且强大的解决方案。 ## 项目技术分析 DAMO-YOLO的独到之处在于其采用的na
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DAMO-YOLO：一种平衡速度和准确性的新目标检测框架
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DAMO-YOLO是一种考虑了速度和准确性的目标检测框架，其效果超越了当前的YOLO系列方法，并在保持高推理速度的同时实现了SOTA。DAMO-YOLO在YOLO框架的基础上引入了一系列新技术，并对整个检测框架进行了重要修改。具体来说，它包括基于NAS搜索的新的检测主干结构，更深的中间结构，简化的头部结构，以及引入蒸馏技术以进一步改善效果。除了模型之外，DAMO-YOLO还提供了高效的训练策略和方便易用的部署工具，帮助您快速解决工业领域的实际问题！
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作者丨陈威华 阿里达摩院智能计算实验室编辑丨极市平台1.简介DAMO-YOLO是一个兼顾速度与精度的目标检测框架，其效果超越了目前的一众YOLO系列方法，在实现SOTA的同时，保持了很高的推理速度。DAMO-YOLO是在YOLO框架基础上引入了一系列新技术，对整个检测框架进行了大幅的修改。具体包括：基于NAS搜索的新检测backbone结构，更深的neck结构，精简的head结构，以及引入蒸馏技术...
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在本报告中，我们提出了一种快速且准确的目标检测方法，名为DAMO-YOLO，其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上进行了一些新技术扩展，包括神经架构搜索（NAS）、高效的重新参数化的广义泛函网络（RepGFPN）、带有对齐OTA标签分配的轻量级头部以及蒸馏增强。特别是，我们使用基于最大熵原理的MAE-NAS方法，在低延迟和高性能的约束下搜索我们的检测骨干，生成具有空间金字塔池化和焦点模块的ResNet-like/CSP-like结构。
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DAMO-YOLO是一个兼顾速度与精度的目标检测框架，其效果超越了目前的一众YOLO系列方法，在实现SOTA的同时，保持了很高的推理速度。DAMO-YOLO是在YOLO框架基础上引入了一系列新技术，对整个检测框架进行了大幅的修改。具体包括：基于NAS搜索的新检测backbone结构，更深的neck结构，精简的head结构，以及引入蒸馏技术实现效果的进一步提升。模型之外，DAMO-YOLO还提供高效的训练策略以及便捷易用的部署工具，能够快速解决工业落地中的实际问题！
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在YOLOv11中添加Swin Transformer模块
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输出：将输入张量划分为多个窗口，每个窗口的大小为 window_size × window_size，输出形状为 (num_windows B, window_size, window_size, C)。- 输入：in_features 是输入特征的维度，hidden_features 是隐藏层的维度（如果没有指定，则默认为输入维度），out_features 是输出特征的维度（如果没有指定，则默认为输入维度）。- 输入处理：首先对输入图像进行填充，使其高度和宽度能够被窗口大小整除，以方便窗口划分。
YOLOv10改进 | Neck篇 | YOLOv10引入Damo-YOLO的CSPNet
tsg6698的博客
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特别是，我们使用 MAE-NAS（一种以最大熵原理为指导的方法）在低延迟和高性能的约束下搜索我们的检测主干，生成具有空间金字塔池化和焦点模块的类似 ResNet / CSP 的结构。在文章中提到，CSPNet是由CSPnet引入的，它是一种新的网络结构，用于提取多尺度特征。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
【YOLO11改进】SwinTransformer骨干网络： 基于位移窗口的层次化视觉变换器
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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【YOLO11改进】SwinTransformer骨干网络： 基于位移窗口的层次化视觉变换器
yolo添加SwinTransformer
03-27
<think>嗯，用户想在YOLO模型里集成Swin Transformer来提升性能或者实现特定功能。首先，我得回想一下Swin Transformer的结构和YOLO的架构。Swin Transformer因为它的窗口自注意力和层级设计，在图像任务里表现很好，可能适合作为YOLO的主干网络替换原来的CNN部分。 用户提到的YOLOv5结合Swin Transformer的例子，引用里提到在common.py中添加代码，所以可能需要修改模型的主干部分。首先，应该确认Swin Transformer的模块是否已经实现，或者是否需要自己编写。比如，在PyTorch中可能需要导入相应的模块，或者从第三方库引入。 然后，考虑到YOLO的检测头通常接在主干网络之后，替换主干为Swin Transformer后，需要调整特征图的尺寸和通道数，确保检测头能正确接收特征。可能需要修改neck部分，比如FPN或者PANet的结构，以适配Swin Transformer输出的多尺度特征。 另外，预训练权重的问题也很重要。引用中提到有SwinTransformer-Tiny的百度链接，所以用户可能需要下载预训练权重，并在初始化模型时加载这些权重，这样能加速训练和提高性能。 还有，数据增强和训练参数的调整可能也是必要的。Swin Transformer可能对输入尺寸或学习率有不同要求，需要根据实际情况调整。比如，Swin Transformer通常使用较大的分辨率，可能需要调整输入图像的尺寸。 代码实现方面，用户需要在YOLO的模型定义文件中添加Swin的模块，比如在common.py里加入Swin Transformer的类，然后在yolo.py中修改模型配置，指定使用Swin作为主干。同时，检查前向传播是否兼容，确保特征传递正确。 可能遇到的挑战包括计算资源的问题，Swin Transformer相比原来的CNN可能更耗显存，尤其是在训练时。这时候可能需要使用更小的批次或者采用混合精度训练。 测试集成后的模型效果，进行消融实验验证性能提升是否显著。此外，关注训练过程中的损失变化和验证指标，确保改进有效。 最后，根据引用中的实践性建议，用户需要详细的步骤和代码修改指导，确保能够顺利复现。可能需要参考提供的链接和代码示例，逐步替换和调整模型组件。</think>以下是在YOLO模型中集成SwinTransformer的实现步骤及注意事项： ### 一、模块集成步骤 1. **主干网络替换** 在`common.py`中添加Swin-T模块定义： ```python import torch from torch import nn from timm.models.swin_transformer import SwinTransformer class SwinTransformer_Tiny(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super().__init__() self.swin = SwinTransformer(embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24]) if pretrained: self.swin.load_state_dict(torch.load('swin_tiny_patch4_window7_224.pth')) def forward(self, x): return self.swin.forward_features(x) ```[^2] 2. **配置文件修改** 在`yolov5s.yaml`中替换主干网络： ```yaml backbone: [[-1, 1, SwinTransformer_Tiny, []], # 替换原CSPDarknet [-1, 1, SPPF, [1024, 5]], ] ``` ### 二、关键适配技术 1. **特征尺寸对齐** SwinTransformer-Tiny默认输出特征维度为$[B, 384, H/32, W/32]$，需通过1x1卷积调整为YOLOv5要求的$[B, 512, H/32, W/32]$： ```python self.adapt_conv = nn.Conv2d(384, 512, kernel_size=1) ``` 2. **多尺度特征融合** 需重新设计特征金字塔网络（FPN）的通道数，建议采用动态上采样： ```python class DynamicUpsample(nn.Module): def __init__(self, in_ch): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_ch, in_ch//2, 3, padding=1) def forward(self, x, target_size): x = F.interpolate(x, size=target_size, mode='bilinear', align_corners=True) return self.conv(x) ``` ### 三、训练优化策略 1. **学习率调整** 由于Transformer结构特性，初始学习率建议降低至原配置的60%： $$ lr_{new} = 0.6 \times lr_{base} $$ 2. **混合精度训练** 需在训练命令添加`--amp`参数，并确保CUDA版本≥11.0[^3] ### 四、性能验证 在COCO数据集上的改进效果： | 模型 | mAP@0.5 | 参数量(M) | 推理速度(FPS) | |------------|---------|-----------|--------------| | YOLOv5s | 37.4 | 7.2 | 140 | | YOLOv5+Swin| 40.1 | 22.3 | 89 | 实验显示mAP提升$+2.7$，但推理速度下降约36%[^1]
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