YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入DBB卷积（助力涨点）

已于 2024-09-02 21:39:37 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 目标检测 计算机视觉
于 2024-06-19 18:28:44 首次发布
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1. DBB介绍

1.1 摘要：我们提出了卷积神经网络（ConvNet）的通用构建块来提高性能，而无需任何推理时间成本。 该块被称为多样化分支块（DBB），它通过组合不同尺度和复杂度的不同分支来丰富特征空间，从而增强单个卷积的表示能力，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化。 训练后，DBB可以等效地转换为单个卷积层进行部署。 与新颖的 ConvNet 架构的进步不同，DBB 在保持宏观架构的同时使训练时的微观结构变得复杂，因此它可以用作任何架构的常规卷积层的直接替代品。 通过这种方式，可以训练模型达到更高的性能水平，然后转化为原始的推理时间结构进行推理。 DBB 在图像分类（ImageNet 上的 top-1 准确率提高了 1.9%）、对象检测和语义分割方面改进了 ConvNet。

官方论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.13425

官方代码地址：

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【YOLOv8改进 - 卷积Conv】Diverse Branch Block（DBB）：多样分支模块
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。
03-07 120
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】Diverse Branch Block（DBB）：多样分支模块这个模块名为多样分支模块（Diverse Branch Block，DBB），它通过组合不同尺度和复杂度的多样化分支来丰富特征空间，从而增强单一卷积的表示能力，这些分支包括卷积序列、多尺度卷积以及平均池化等。在训练完成后，DBB可以等效转换为单层卷积用于部署。与新型ConvNet架构的创新不同，DBB复杂化了训练时的微结构，但保持了宏观架构不变，因此可以直接替换任何架构中的常规卷积层。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 添加DiverseBranchBlock多元分支模块（有效涨点，重参数化模块高效推理）
走向CTO的路上...
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在YOLOv8中引入DiverseBranchBlock（DBB）多元分支模块可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的精度和速度方面。DBB是一种轻量级的卷积模块，它采用了一种新的分支结构，可以捕获更丰富的特征信息，并降低模型的计算量。DBB的引入使得YOLOv8能够在保持较高精度的同时，运行得更快，更轻量化，适用于对计算资源或部署空间受限的场景。
YOLO11改进|卷积篇|引入多样化分支块DBB
A1983Z的博客
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YOLO11中添加多样化分支块DBB
重塑YOLOv8 | 基于DBB重参数化模块的检测头改进【附保姆级代码】
一键难忘的博客
10-20 2375
YOLOv8是YOLO系列最新一代的目标检测模型，兼具速度和准确度，在实际应用中表现出色。然而，随着任务的多样化和复杂化，YOLOv8的检测头在面对复杂场景时存在一定的局限性，尤其在检测小物体和复杂背景的任务中，表现还有提升空间。DBB模块是一种基于重参数化思想的模块，它通过多分支的结构在训练阶段捕获更多的特征表达能力，然后在推理阶段通过重参数化减少计算复杂度。将其应用于YOLOv8的检测头可以大幅提升模型的表现，尤其是在检测、分割和关键点检测任务中。
YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
01-20 636
YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测。多样分支块（DiverseBranchBlock）的代表性设计如下图所示（摘自论文）：1.DiverseBranchBlock(DBB)采用多分支拓扑结构，包括多尺度卷积、顺序1×1-K×K卷积、平均池化和分支相加。这些具有不同感受野和复杂度的路径操作可以丰富特征空间，就像Inception架构一样。2.DiverseBranchBlock(DBB)可以在推理时等效地转换为单个卷积
YoloV8改进策略：Diverse Branch Block改进YoloV8，继续在重参数结构上恐龙抗狼
m0_47867638的博客
09-12 4911
DBB（Diverse Branch Block）是一种类似Inception的多分支结构，用于网络结构重参数化。它通过多分支结构类型更丰富（多尺度卷积、平均池化等），感受野更多样性，各操作具有不同的计算复杂度，因此更具有通用性，可以用来替换单个卷积进行训练。在训练阶段，对模型中的任意一个 K×K卷积，都可以用DBB替换，由于DBB引入了不同感受野、不同复杂度的多分支结构，可以显著提升原有模型的精度。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DBB重参数化模块魔改检测头实现暴力涨点 (支持检测、分割、关键点检测)
走向CTO的路上...
09-17 615
本篇介绍如何利用DBB重参数化模块魔改YOLOv8检测头，以实现在检测、分割、关键点检测任务上的精度大幅提升。该方法简单易行，且效果显著，可称为暴力涨点利器。本篇介绍了一种利用DBB重参数化模块魔改YOLOv8检测头的简单方法，该方法可有效提升检测精度，是一种暴力涨点利器。
YOLOv8改进 | Conv篇 |YOLOv8引入Diverse Branch Block(DBB)卷积(助力涨点)
tsg6698的博客
09-02 420
与Inception单元不同，DBB是一个可以在多种架构中使用的构建块，并且每个DBB分支都可以转换为一个卷积，使得这些分支的组合可以合并为一个单一的卷积，这比实际的Inception单元要快得多。这样，模型可以在训练中达到更高的性能水平，然后转换回原始的推理时结构用于推理。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YOLOv8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~
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
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Snu77的博客
12-30 15万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv5改进 | Conv篇 | 添加DWRSeg扩张式残差卷积助力小目标检测（附代码 + 添加教程）
Snu77的博客
12-19 2588
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv5中的C3和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到：DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。
YOLOv11改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新yolov11的C3k2机制（提高推理速度 + FPS）
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本文给大家带来的改进机制是一种重参数化的卷积模块OREPA，这种重参数化模块非常适合用于二次创新，我们可以将其替换网络中的其它卷积模块可以不影响推理速度的同时让模型学习到更多的特征。OREPA是通过在线卷积重参数化（Online Convolutional Re-parameterization）来减少深度学习模型训练的成本和复杂性。这种方法主要包括两个阶段：首先，利用一个特殊的线性缩放层来优化在线块的性能；其次，通过将复杂的训练时模块压缩成一个单一的卷积来减少训练开销。
YOLOv8改进，YOLOv8添加DiverseBranchBlock(多样分支块)，并在C2f结构引入
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
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多样分支块（DiverseBranchBlock）：1.DiverseBranchBlock(DBB)采用多分支拓扑结构，包括多尺度卷积、顺序1×1 - K×K卷积、平均池化和分支相加。这些具有不同感受野和复杂度的路径操作可以丰富特征空间，就像Inception架构一样。2.DiverseBranchBlock(DBB)可以在推理时等效地转换为单个卷积。给定一个架构，可以用DBB替换一些常规卷积层，以构建更复杂的训练微观结构，并将其转换回原始结构，这样在推理时不会有额外的成本。
目标检测——SSD
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我们知道Yolo的核心思想是将物体检测问题转化了单一的回归问题（之前的是分类和回归问题），而SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。在正式介绍SSD之前，我们先来看一下论文，了解了这篇论文之后，SSD的思路就会清晰很多。 Paper：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 论文：基于深度网...
YOLOv5改进系列：DiverseBranchBlock（DBB）多分支结构助力涨点
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03-09 804
本文主要工作包括DBB原理介绍及改进代码策略，该模块为即插即用模块，部署位置可根据实际针对任务需求，自行调整。本专栏持续更新中，订阅本栏，关注更新~
YOLO11改进 | 卷积模块 | 轻量化GSConv替换普通的conv
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DSConv：高效卷积算子
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量化是提升卷积神经网络（CNNs）速度并降低其内存使用量的常用方法。当存在已标记的训练数据时，网络权重和激活已成功量化到l位。然而，对于没有已标记训练数据的场景（例如，在量化预训练模型时），则不能这样说。目前的方法显示，在8位量化时，最佳情况下不会损失精度。我们介绍了DSConv，这是一种灵活的量化卷积算子，它用成本更低的整数运算代替单精度运算，同时保持内核权重和输出上的概率分布。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加Deformable-LKA
最新发布
03-12
### 将注意力机制与 Deformable-LKA 集成至 YOLOv8 #### 1. 注意力机制简介 注意力机制允许模型聚焦于输入数据的关键部分，从而提高特定任务的表现。对于目标检测而言，这有助于更好地捕捉物体边界和细节。 #### 2. Deformable-LKA 组件解析 Deformable-LKA 是一种结合了大卷积核的感受野优势与可变形卷积灵活性的新型注意力模块[^3]。它能够动态调整卷积操作的位置偏移量，使得网络可以灵活应对不同尺度的目标对象及其变化形态。 #### 3. 在 YOLOv8 中集成 Deformable-LKA 为了在 YOLOv8 上实现该功能，需按照如下方式修改架构： - **替换原有层**：将原有的标准卷积层替换成带有 Deformable-LKA 的版本。 - **位置选择**： - 对于 C2f 层次结构中的某些中间特征图应用此机制； - 或者是在最终预测头部之前加入额外的一层或多层含有 Deformable-LKA 的组件。 ```python from yolov8.models import * import torch.nn as nn class DeformConvWithLKA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=7, stride=1, padding=3): super().__init__() self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * (kernel_size**2), kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) self.deform_conv = ModulatedDeformConvPack( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), stride=stride, padding=padding, dilation=1, deform_groups=1) def forward(self,x): offset=self.offset_conv(x).clamp(-max_offset,max_offset) output=self.deform_conv(x,offset) return output ``` 上述代码展示了如何创建一个基于 PyTorch 的 `ModulatedDeformConvPack` 来构建具有 LKA 功能的新类 `DeformConvWithLKA`[^4]。 #### 4. 训练配置调整 当引入新的组件后，可能还需要相应地调整超参数设置，比如学习率、批量大小等，以确保最佳收敛性和泛化能力。 #### 5. 性能评估 经过这些改动之后，应该使用合适的指标（如 mAP）来衡量改进前后系统的差异，并通过对比实验验证所做更改的有效性[^1]。
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