YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

已于 2024-02-01 22:32:16 修改
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分类专栏： YOLOv5：从入门到实战 文章标签： 计算机视觉 人工智能 深度学习 YOLO 机器学习 目标检测
于 2024-02-01 22:26:49 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61961691/article/details/135981874
本文介绍了如何在YOLOv5中使用ODConv，这是一种动态卷积方法，旨在适应目标检测中的形状和尺度变化。通过在主干网络中替换部分Conv为ODConv，详细阐述了从修改common.py和yolo.py文件，创建和修改自定义yaml文件，到验证和训练测试的全过程。

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前言：Hello大家好，我是小哥谈。动态卷积（Dynamic Convolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（Object Detection Convolution）是其一种具体实现。动态卷积在传统的卷积操作上引入了动态权重，以适应不同目标的形状和尺度变化。本文将YOLOv5的主干网络中的Conv换成即插即用的动态卷积ODConv，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈   

 前期回顾：

              YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

              YOLOv5算法进阶改进（2）— 引入可变形卷积模块 | 涨点杀器 

              YOLOv5算法进阶改进（3）— 引入深度可分离卷积C3模块 | 轻量化网络

              YOLOv5算法进阶改进（4）— 引入解耦合头部 | 助力提高检测准确率

              YOLOv5算法进阶改进（5）— 主干网络中引入SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积

              YOLOv5算法进阶改进（6）— 更换主干网络之ResNet18

              YOLOv5算法进阶改进（7）— 将主干网络SPPF更换为SimSPPF / SPP-CSPC / SPPF-CSPC

              YOLOv5算法进阶改进（8）— 引入GSConv + Slim Neck相结合的方式降低模型复杂性

              YOLOv5算法进阶改进（9）— 引入ASPP | 空洞空间金字塔池化

              YOLOv5算法进阶改进（10）— 更换主干网络之MobileViTv3 | 轻量化Backbone 

              YOLOv5算法进阶改进（11）— 添加EMA注意力机制 | 基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块

              YOLOv5算法

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为了提升无人机视角下目标检测效果，基于YOLOv5算法，在YOLOv5主干中实现了Omnidimensional Convolution（ODConv），以在不增加网络宽度和深度的情况下提高精度，还在YOLOv5骨干网中用ConvNeXt块替换了原始的C3块，以加快检测速度。
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通过这种方式，ODConv能够为每个输入图像动态地优化其卷积操作，从而在不同的图像分类任务中实现更高的准确性，同时减少了需要的额外参数数量，因为它甚至可以使用单个卷积核与现有的多卷积核动态卷积方法竞争或超越它们的性能。具体来说，它在任何给定的卷积层中，不仅仅学习一个卷积核，而是学习一组卷积核，每个卷积核都针对卷积核空间的一个特定维度（如卷积核的空间尺寸、输入通道数、输出通道数和卷积核数量）。因此，即使是使用单个卷积核的ODConv也能与现有的具有多个卷积核的动态卷积对手竞争或胜出，大大减少了额外的参数。
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涨点神器：Yolov5/Yolov7 加入ODConv提升小目标检测能力，适用yolo各个系列
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作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5、v7系列算法，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLO系列算法的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。系列改进算法不仅仅是可以添加进YOLOv5，也可以添加进任何其他的深度学习网络，不管是分类还是检测还是分割，主要是计算机视觉领域，都可能会有不同程度的提升效果。有效果有提升的情况占大多数。
OD--YOLOv5代码学习
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最新的YOLOv5增加了wandb功能，要先注册一个wandb的账号 将申请的API配置到电脑上，即可实时看到损失、权重和偏执。 1.配置超参 YOLOv5的配置文件是.yaml格式 以yolov5l.yaml为例 # Parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 1.0 # model depth multiple width_multiple: 1.0 # layer channel multiple nc：代表分类类别的数量 de
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论文地址： 《CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference》 问题 常规卷积具有权值共享的特点，即所有的样本共享卷积网络中的卷积参数，因此，若想提升模型的容量，就需要增加网络的深度或者宽度，这会导致模型的计算量和参数量增加，模型部署难度大；然而，在某些cv应用中，要求模型的实时性高，及需要模型拥有较低的参数量和计算量。 思想 作者提出一种条件参数卷积用于解决上述问题，它通过输入计算卷积核参数打破
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深度学习改进YOLOv5算法实现异常行为检测
本次提供的资源是一个基于深度学习改进YOLOv5算法的异常行为检测项目，该项目不仅包含改进后的YOLOv5算法的Python源码，还包括了详细的项目说明，适合毕业设计或学习使用。资源中的源码经过本地编译，保证了可运行性...
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