[yolo系列：yolov7添加可变形卷积Deformable Conv V2]

news2025/4/27 15:39:07

yolo系列文章目录

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一、可变形卷积是什么？
二、使用步骤
- 1.在models/common.py文件添加
- 2.然后再yolo.py里面添加DCNv2
- 3.修改yolov7的yaml
总结
参考文章

一、可变形卷积是什么？

  可变形卷积即DCN（缩写取自Deformable ConvNets）提出于ICCV 2017的paper:Deformable Convolutional Networks

论文paper地址：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Deformable_Convolutional_Networks_ICCV_2017_paper.pdf

codebase地址：（很多框架中都已实现，这里选择以pytorch的为例）https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2/blob/master/deform_conv_v2.py
DCN原文链接
代码链接
文章创新点（贡献）：
本文提出了两个新模块：可变形卷积和可变形RoI池化

新模块可以很容易地取代现有CNN中的普通模块，并且可以通过标准反向传播轻松地进行端到端训练。

DCN目前也出到了v2，值得一提的是，DCN的思维也算一种可学习的自适应模块，跟注意力机制模块BAM/CBAM的思路有点像。

mmdetection里也有相关实现，可轻松移植进自己的项目，DCN对于大多数检测场景尤其是比赛都是有用的

二、使用步骤

1.在models/common.py文件添加

class DCNv2(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,
                 padding=1, groups=1, act=True, dilation=1, deformable_groups=1):
        super(DCNv2, self).__init__()

        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.kernel_size = (kernel_size, kernel_size)
        self.stride = (stride, stride)
        self.padding = (autopad(kernel_size, padding), autopad(kernel_size, padding))
        self.dilation = (dilation, dilation)
        self.groups = groups
        self.deformable_groups = deformable_groups

        self.weight = nn.Parameter(
            torch.empty(out_channels, in_channels, *self.kernel_size)
        )
        self.bias = nn.Parameter(torch.empty(out_channels))

        out_channels_offset_mask = (self.deformable_groups * 3 *
                                    self.kernel_size[0] * self.kernel_size[1])
        self.conv_offset_mask = nn.Conv2d(
            self.in_channels,
            out_channels_offset_mask,
            kernel_size=self.kernel_size,
            stride=self.stride,
            padding=self.padding,
            bias=True,
        )
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())
        self.reset_parameters()

    def forward(self, x):
        offset_mask = self.conv_offset_mask(x)
        o1, o2, mask = torch.chunk(offset_mask, 3, dim=1)
        offset = torch.cat((o1, o2), dim=1)
        mask = torch.sigmoid(mask)
        x = torch.ops.torchvision.deform_conv2d(
            x,
            self.weight,
            offset,
            mask,
            self.bias,
            self.stride[0], self.stride[1],
            self.padding[0], self.padding[1],
            self.dilation[0], self.dilation[1],
            self.groups,
            self.deformable_groups,
            True
        )
        x = self.bn(x)
        x = self.act(x)
        return x

    def reset_parameters(self):
        n = self.in_channels
        for k in self.kernel_size:
            n *= k
        std = 1. / math.sqrt(n)
        self.weight.data.uniform_(-std, std)
        self.bias.data.zero_()
        self.conv_offset_mask.weight.data.zero_()
        self.conv_offset_mask.bias.data.zero_()