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《------正文------》
前言
论文发表时间：2023.02.03
paper地址：https://arxiv.org/pdf/2302.01791.pdf
github地址：https://github.com/JIAOJIAYUASD/dilateformer
文章提出了一种新的注意力机制——多尺度空洞注意力（MSDA）。MSDA 能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互，从而减少全局注意力模块中存在大量的冗余。因为作者发现在浅层次上，注意力矩阵具有局部性和稀疏性两个关键属性，这表明在浅层次的语义建模中，远离查询块的块大部分无关，全局注意力模块中存在大量的冗余。本文详细介绍了如何在yolov8中引入MSDA，有效地减少自注意力机制的冗余，无需复杂的操作和额外的计算成本，并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。本文提供了所有源码免费供小伙伴们学习参考，需要的可以通过文末方式自行下载。
本文改进使用的ultralytics版本为：ultralytics == 8.0.227
目录
- 前言
- 1.DilateFormer简介
- 1.1 网络结构
- 1.2 性能对比
- 2.YOLOv8添加MSDA
- YOLOv8网络结构前后对比
- 定义相关类
- 修改指定文件
- 3.加载配置文件并训练
- 4.模型推理
- 【源码免费获取】
- 结束语
1.DilateFormer简介
摘要：本文提出了一种新颖的
多尺度空洞 Transformer，简称DilateFormer，以用于视觉识别任务。原有的 ViT 模型在计算复杂性和感受野大小之间的权衡上存在矛盾。众所周知，ViT 模型使用全局注意力机制，能够在任意图像块之间建立长远距离上下文依赖关系，但是全局感受野带来的是平方级别的计算代价。同时，有些研究表明，在浅层特征上，直接进行全局依赖性建模可能存在冗余，因此是没必要的。为了克服这些问题，作者提出了一种新的注意力机制——多尺度空洞注意力（MSDA）。MSDA 能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互，这些发现源自于对 ViTs 在浅层次上全局注意力中图像块交互的分析。作者发现在浅层次上，注意力矩阵具有局部性和稀疏性两个关键属性，这表明在浅层次的语义建模中，远离查询块的块大部分无关，因此全局注意力模块中存在大量的冗余。
1.1 网络结构
1.2 性能对比
2.YOLOv8添加MSDA
YOLOv8网络结构前后对比
定义相关类
在ultralytics/nn/attention/中新建dilateformer.py,代码如下：
修改指定文件
在 ultralytics/nn/tasks.py 上方导入相应类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码：
在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-C2f-MSDA.yaml文件，内容如下：
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
# Parameters
nc: 80 # 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, [128, True]]
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
- [-1, 6, C2f, [256, True]]
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
- [-1, 6, C2f, [512, True]]
- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
- [-1, 3, C2f, [1024, True]]
- [-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_MSDA, [512]] # 12
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
- [-1, 3, C2f_MSDA, [256]] # 15 (P3/8-small)
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4
- [-1, 3, C2f_MSDA, [512]] # 18 (P4/16-medium)
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
- [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5
- [-1, 3, C2f_MSDA, [1024]] # 21 (P5/32-large)
- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
3.加载配置文件并训练
加载yolov8-C2f-MSDA.yaml配置文件，并运行train.py训练代码:
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-C2f-MSDA.yaml')
model.load('yolov8n.pt') # loading pretrain weights
model.train(data='datasets/TomatoData/data.yaml', epochs=50, batch=4)
注意观察，打印出的网络结构是否正常修改，如下图所示：
4.模型推理
模型训练完成后，我们使用训练好的模型对图片进行检测：
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2
# 所需加载的模型目录
# path = 'models/best2.pt'
path = 'runs/detect/train3/weights/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/Riped tomato_8.jpeg"
# 加载预训练模型
# conf 0.25 object confidence threshold for detection
# iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)
【源码免费获取】
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结束语
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