YOLOv9独家原创改进|增加SPD-Conv无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块

本文主要是介绍YOLOv9独家原创改进|增加SPD-Conv无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


专栏介绍:YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新,主力高效涨点!!!


一、文章摘要

        卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而,当图像分辨率较低或物体较小时,它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷,即使用卷积步长和/或池化层,这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此,我们提出了一个名为SPD-Conv的新的CNN构建块来代替每个卷积步长和每个池化层(因此完全消除了它们)。SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,可以应用于大多数CNN体系结构。我们从两个最具代表性的计算即使觉任务:目标检测和图像分类来解释这个新设计。然后,我们将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet,创建了新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法明显优于最先进的深度学习模型,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。

适用检测目标:   通用下采样模块


二、SPD-Conv模块详解

        论文地址:   https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf

 2.1 模块简介

        SPD-Conv的主要思想:   SPD- conv由一个空间到深度(SPD)层和一个非跨步卷积层组成。SPD组件推广了一种(原始)图像转换技术来对CNN内部和整个CNN的特征映射进行下采样。

 总结: 一种通过卷积与线性变化实现的新下采样模块。

 SPD- conv模块的原理图


三、SPD-Conv模块使用教程

3.1 SPD-Conv模块的代码

class SPDConv(nn.Module):# Changing the dimension of the Tensordef __init__(self, inc, ouc, dimension=1):super().__init__()self.d = dimensionself.conv = Conv(inc * 4, ouc, k=3)def forward(self, x):x = torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)x = self.conv(x)return x

3.2 在YOlO v9中的添加教程

阅读YOLOv9添加模块教程或使用下文操作

        1. 将YOLOv9工程中models下common.py文件中增加模块的代码。

         2. 将YOLOv9工程中models下yolo.py文件中的第718行(可能因版本变化而变化)增加以下代码。

        elif m in (SPDConv,):args = [ch[f], ch[f]]

3.3 运行配置文件

# YOLOv9
# Powered bu https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy# parameters
nc: 80  # number of classes
#depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
depth_multiple: 1  # model depth multiple
#width_multiple: 0.25  # layer channel multiple
width_multiple: 1  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()# anchors
anchors: 3# YOLOv9 backbone
backbone:[[-1, 1, Silence, []],  # conv down[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2# conv down[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4# elan-1 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 3# avg-conv down[-1, 1, ADown, [256]],  # 4-P3/8# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 5# avg-conv down[-1, 1, ADown, [512]],  # 6-P4/16# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 7# avg-conv down[-1, 1, SPDConv, []],  # 8-P5/32# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 9]# YOLOv9 head
head:[# elan-spp block[-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 10# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 13# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 16 (P3/8-small)# avg-conv-down merge[-1, 1, ADown, [256]],[[-1, 13], 1, Concat, [1]],  # cat head P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 19 (P4/16-medium)# avg-conv-down merge[-1, 1, ADown, [512]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 22 (P5/32-large)# multi-level reversible auxiliary branch# routing[5, 1, CBLinear, [[256]]], # 23[7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 24[9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 25# conv down[0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 26-P1/2# conv down[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 27-P2/4# elan-1 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 28# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [256]],  # 29-P3/8[[23, 24, 25, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 30  # elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 31# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [512]],  # 32-P4/16[[24, 25, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 33 # elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 34# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [512]],  # 35-P5/32[[25, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 36# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 37# detection head# detect[[31, 34, 37, 16, 19, 22], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)]

3.4 训练过程


欢迎关注!


这篇关于YOLOv9独家原创改进|增加SPD-Conv无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/769719

相关文章

Python使用date模块进行日期处理的终极指南

《Python使用date模块进行日期处理的终极指南》在处理与时间相关的数据时,Python的date模块是开发者最趁手的工具之一,本文将用通俗的语言,结合真实案例,带您掌握date模块的六大核心功能... 目录引言一、date模块的核心功能1.1 日期表示1.2 日期计算1.3 日期比较二、六大常用方法详

SpringBoot项目使用MDC给日志增加唯一标识的实现步骤

《SpringBoot项目使用MDC给日志增加唯一标识的实现步骤》本文介绍了如何在SpringBoot项目中使用MDC(MappedDiagnosticContext)为日志增加唯一标识,以便于日... 目录【Java】SpringBoot项目使用MDC给日志增加唯一标识,方便日志追踪1.日志效果2.实现步

python中time模块的常用方法及应用详解

《python中time模块的常用方法及应用详解》在Python开发中,时间处理是绕不开的刚需场景,从性能计时到定时任务,从日志记录到数据同步,时间模块始终是开发者最得力的工具之一,本文将通过真实案例... 目录一、时间基石:time.time()典型场景:程序性能分析进阶技巧:结合上下文管理器实现自动计时

使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具

《使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具》:本文主要介绍一个使用Python开发的工具,允许用户在图像上进行矩形标注,使用OCR对标注区域进行文本识别,并将结果保存为Excel文件,感兴... 目录项目简介1. 图像加载与显示2. 矩形标注3. OCR识别4. 标注的保存与加载5. 裁剪与重置图像

Node.js net模块的使用示例

《Node.jsnet模块的使用示例》本文主要介绍了Node.jsnet模块的使用示例,net模块支持TCP通信,处理TCP连接和数据传输,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录简介引入 net 模块核心概念TCP (传输控制协议)Socket服务器TCP 服务器创建基本服务器服务器配置选项服

Python利用自带模块实现屏幕像素高效操作

《Python利用自带模块实现屏幕像素高效操作》这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何利用自带模块实现屏幕像素高效操作,文中的示例代码讲解详,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1、获取屏幕放缩比例2、获取屏幕指定坐标处像素颜色3、一个简单的使用案例4、总结1、获取屏幕放缩比例from

nginx-rtmp-module模块实现视频点播的示例代码

《nginx-rtmp-module模块实现视频点播的示例代码》本文主要介绍了nginx-rtmp-module模块实现视频点播,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习... 目录预置条件Nginx点播基本配置点播远程文件指定多个播放位置参考预置条件配置点播服务器 192.

基于WinForm+Halcon实现图像缩放与交互功能

《基于WinForm+Halcon实现图像缩放与交互功能》本文主要讲述在WinForm中结合Halcon实现图像缩放、平移及实时显示灰度值等交互功能,包括初始化窗口的不同方式,以及通过特定事件添加相应... 目录前言初始化窗口添加图像缩放功能添加图像平移功能添加实时显示灰度值功能示例代码总结最后前言本文将

多模块的springboot项目发布指定模块的脚本方式

《多模块的springboot项目发布指定模块的脚本方式》该文章主要介绍了如何在多模块的SpringBoot项目中发布指定模块的脚本,作者原先的脚本会清理并编译所有模块,导致发布时间过长,通过简化脚本... 目录多模块的springboot项目发布指定模块的脚本1、不计成本地全部发布2、指定模块发布总结多模

Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用

《Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用》Blessed库作为一个轻量级且功能强大的解决方案,开始在开发者中赢得口碑,今天,我们就一起来探索一下它是如何让终端UI开发变得轻松而高... 目录一、安装与配置:简单、快速、无障碍二、基本功能:从彩色文本到动态交互1. 显示基本内容2. 创建链