改进的yolov8加入自注意力机制Swin+Transformer

最新推荐文章于 2025-05-11 12:18:20 发布

qq1309399183

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分类专栏：计算机视觉实战项目集合文章标签： YOLO transformer 深度学习 swin tans 自注意力机制 yolov8改进算法毕业设计

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YOLOv8加入Swin-Transformer的方法和涨点效果

方法介绍

在YOLOv8中集成Swin-Transformer旨在利用其强大的分层特征提取能力，以增强模型对多尺度信息的感知，特别是对于小目标检测任务。以下是详细阐述如何将Swin-Transformer引入YOLOv8，并实现性能提升的具体步骤。

理解原理：
- Swin Transformer是一种基于窗口的自注意力机制（Window-based Self-Attention, W-MSA）的视觉Transformer架构。它通过将输入图像分割成非重叠的小窗口，在每个窗口内执行局部自注意力计算，同时允许跨窗口连接，从而有效降低了计算复杂度。
- 它还引入了连续窗口分区移动（shifted window partitioning），使得相邻窗口之间可以共享信息，增强了模型的建模能力。

class WindowAttention(nn.Module):
    r""" Window based multi-head self attention (W-MSA) module with relative position bias.
    It supports both of shifted and non-shifted window.

    Args:
        dim (int): Number of input channels.
        window_size (tuple[int]): The height and width of the window.
        num_heads (int): Number of attention heads.
        qkv_bias (bool, optional):  If True, add a learnable bias to query, key, value. Default: True
        qk_scale (float | None, optional): Override default qk scale of head_dim ** -0.5 if set
        attn_drop (float, optional): Dropout ratio of attention weight. Default: 0.0
        proj_drop (float, optional): Dropout ratio of output. Default: 0.0
    """

    def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.):

        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.window_size = window_size  # Wh, Ww
        self.num_heads = num_heads
        head_dim = dim // num_heads
        self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5

        # define a parameter table of relative position bias
        self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(
            torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads))

代码实现：
- 修改YOLOv8的主干网络：首先需要修改ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml文件中的backbone部分，以适应Swin-Transformer模块的插入。这可能涉及到调整卷积层的数量、类型以及它们之间的连接方式。
- 添加Swin-Transformer代码：根据论文提供的官方实现或者社区贡献的实现版本，将Swin-Transformer的相关组件（如WindowAttention, Mlp, PatchMerging等）添加到项目中。
- 新增yaml配置文件：创建一个新的配置文件来定义使用Swin-Transformer作为骨干网时的超参数设置，例如窗口大小、嵌入维度、深度等。
- 注册模块：确保新添加的Swin-Transformer类能够在YOLOv8的框架中被正确识别和调用，通常是在from ultralytics.nn.modules import语句下添加相应的导入声明。
- 执行程序：完成上述更改后，重新编译并运行训练脚本，测试改进后的YOLOv8+Swin-Transformer模型是否能够正常工作。
涨点效果：

加入Swin-Transformer后的YOLOv8模型展示了显著的性能提升，尤其是在以下几个方面：
- 多尺度信息捕捉：由于Swin-Transformer具备分层结构，它可以更好地学习不同层次的特征表示，提高了对图像中各种尺度目标的检测精度。
- 小目标检测能力：对于较小的目标，传统卷积神经网络可能会因为感受野有限而难以准确捕捉。Swin-Transformer则可以通过其独特的窗口机制有效地关注细粒度特征，从而改善小目标的检测效果。
- 计算效率：虽然增加了新的组件，但Swin-Transformer的设计考虑到了计算资源的有效利用，保持了较高的推理速度。
- 泛化性能：实验表明，经过改进的YOLOv8模型不仅在特定数据集上表现出色，而且在其他未见过的数据分布上也能维持良好的泛化能力。

yolov8-SwinT.yaml

nc: 5 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f_Invert, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f_Invert, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f_Invert, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  #- [-1, 3, C3x, [1024, True]]
  #- [-1, 3, C2f_Invert, [1024, True]]
  #- [-1, 6, PatchEmbed, [224, True]]
  - [-1, 6, SwinTransformerLayer, [1024, True]] # - [-1, 3, C2f, [1024, True]]SwinTransformerLayer
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)