YOLOv11改进-卷积-空间和通道重构卷积SCConv

news2024/10/19 22:33:34

          本篇文章将介绍一个新的改进模块——SCConv（小波空间和通道重构卷积），并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。为了减少YOLOv11模型的空间和通道维度上的冗余，我们引入空间和通道重构卷积。首先，我们将解析SCConv的工作原理，它通过空间重构单元（SRU）和通道重构单元（CRU）减少卷积神经网络中的空间和通道冗余。随后，我们会详细说明如何将该模块与YOLOv11相结合，展示代码实现细节及其使用方法，最终展现这一改进对目标检测效果的积极影响。

1. Spatial and Channel reconstruction Convolution(SCConv)结构介绍   

       SCConv模块由两个核心部分组成：空间重建单元 (SRU) 和 通道重建单元 (CRU)。它们按照顺序组合使用，首先通过SRU减少空间维度上的冗余，然后通过CRU减少通道维度上的冗余。SCConv可以无缝集成到现有的CNN中，用于替代标准卷积操作​(Li_SCConv_Spatial_and_C…)。

1.1. 空间重建单元 (SRU)

SRU的主要目标是减少空间冗余。其工作流程如下：

  • 分离操作：SRU通过训练好的参数对输入特征进行加权，分离出包含丰富空间信息的特征和不包含太多信息的冗余特征。
    • 通过对特征图使用Group Normalization (GN)，提取每个特征图的缩放因子（即γ），γ反映了空间像素的方差，值越大，说明该特征图包含的空间信息越丰富。
    • 基于这些缩放因子，SRU将特征图分为两部分：一部分包含丰富空间信息，另一部分则是较少的信息。
  • 重建操作：SRU通过交叉重建的方式将分离的特征进行重组，提升信息流。该操作不仅减少了冗余，还通过将富有信息的特征与低信息的特征组合，进一步增强了特征的空间表达能力。
1.2. 通道重建单元 (CRU)

CRU的目标是减少通道维度上的冗余。其流程分为三个步骤：

  • 分离 (Split)：CRU首先将输入特征图的通道分成两部分，分别包含αC个通道和(1-α)C个通道，然后通过1×1卷积进行压缩，减少计算量。

  • 变换 (Transform)：分离后的上半部分特征图通过Group-wise Convolution (GWC) 和**Point-wise Convolution (PWC)**进行变换，提取代表性强的高层特征；下半部分通过廉价的1×1卷积提取浅层特征，作为补充。

  • 融合 (Fuse)：通过全局平均池化（Pooling）和注意力机制，CRU将上半部分的高层特征和下半部分的浅层特征进行加权融合，得到最终的通道精炼特征。这种融合确保了信息在通道维度上的有效传递和冗余的消除。

2. YOLOv11与SCConv的结合   

        1. 改进C3k2：本文使用SCConv卷积改进C3k2，构建C3k2_SCConv模块，然后使用C3k2_SCConv替换原有的C3k2，这样就可以利用SCConv减少C3k2中的空间和通道的冗余。

        2. 在backbone添加SCConv：本文将SCConv卷积添加到SPPF模块之前，减少backbone中的空间和通道的冗余。通过将空间和通道信息分别优化，减少冗余信息，从而提升模型的整体表现

3. Spatial and Channel reconstruction Convolution(SCConv)代码部分

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn

from .conv import Conv
from .block import C2f, C3, Bottleneck

class GroupBatchnorm2d(nn.Module):
    def __init__(self, c_num: int,
                 group_num: int = 16,
                 eps: float = 1e-10
                 ):
        super(GroupBatchnorm2d, self).__init__()
        assert c_num >= group_num
        self.group_num = group_num
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(c_num, 1, 1))
        self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(c_num, 1, 1))
        self.eps = eps

    def forward(self, x):
        N, C, H, W = x.size()
        x = x.view(N, self.group_num, -1)
        mean = x.mean(dim=2, keepdim=True)
        std = x.std(dim=2, keepdim=True)
        x = (x - mean) / (std + self.eps)
        x = x.view(N, C, H, W)
        return x * self.weight + self.bias


class SRU(nn.Module):
    def __init__(self,
                 oup_channels: int,
                 group_num: int = 16,
                 gate_treshold: float = 0.5,
                 torch_gn: bool = False
                 ):
        super().__init__()

        self.gn = nn.GroupNorm(num_channels=oup_channels, num_groups=group_num) if torch_gn else GroupBatchnorm2d(
            c_num=oup_channels, group_num=group_num)
        self.gate_treshold = gate_treshold
        self.sigomid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        gn_x = self.gn(x)
        w_gamma = self.gn.weight / torch.sum(self.gn.weight)
        w_gamma = w_gamma.view(1, -1, 1, 1)
        reweigts = self.sigomid(gn_x * w_gamma)
        # Gate
        info_mask = reweigts >= self.gate_treshold
        noninfo_mask = reweigts < self.gate_treshold
        x_1 = info_mask * gn_x
        x_2 = noninfo_mask * gn_x
        x = self.reconstruct(x_1, x_2)
        return x

    def reconstruct(self, x_1, x_2):
        x_11, x_12 = torch.split(x_1, x_1.size(1) // 2, dim=1)
        x_21, x_22 = torch.split(x_2, x_2.size(1) // 2, dim=1)
        return torch.cat([x_11 + x_22, x_12 + x_21], dim=1)


class CRU(nn.Module):
    '''
    alpha: 0<alpha<1
    '''

    def __init__(self,
                 op_channel: int,
                 alpha: float = 1 / 2,
                 squeeze_radio: int = 2,
                 group_size: int = 2,
                 group_kernel_size: int = 3,
                 ):
        super().__init__()
        self.up_channel = up_channel = int(alpha * op_channel)
        self.low_channel = low_channel = op_channel - up_channel
        self.squeeze1 = nn.Conv2d(up_channel, up_channel // squeeze_radio, kernel_size=1, bias=False)
        self.squeeze2 = nn.Conv2d(low_channel, low_channel // squeeze_radio, kernel_size=1, bias=False)
        # up
        self.GWC = nn.Conv2d(up_channel // squeeze_radio, op_channel, kernel_size=group_kernel_size, stride=1,
                             padding=group_kernel_size // 2, groups=group_size)
        self.PWC1 = nn.Conv2d(up_channel // squeeze_radio, op_channel, kernel_size=1, bias=False)
        # low
        self.PWC2 = nn.Conv2d(low_channel // squeeze_radio, op_channel - low_channel // squeeze_radio, kernel_size=1,
                              bias=False)
        self.advavg = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

    def forward(self, x):
        # Split
        up, low = torch.split(x, [self.up_channel, self.low_channel], dim=1)
        up, low = self.squeeze1(up), self.squeeze2(low)
        # Transform
        Y1 = self.GWC(up) + self.PWC1(up)
        Y2 = torch.cat([self.PWC2(low), low], dim=1)
        # Fuse
        out = torch.cat([Y1, Y2], dim=1)
        out = F.softmax(self.advavg(out), dim=1) * out
        out1, out2 = torch.split(out, out.size(1) // 2, dim=1)
        return out1 + out2


class ScConv(nn.Module):
    def __init__(self,
                 op_channel: int,
                 group_num: int = 4,
                 gate_treshold: float = 0.5,
                 alpha: float = 1 / 2,
                 squeeze_radio: int = 2,
                 group_size: int = 2,
                 group_kernel_size: int = 3,
                 ):
        super().__init__()
        self.SRU = SRU(op_channel,
                       group_num=group_num,
                       gate_treshold=gate_treshold)
        self.CRU = CRU(op_channel,
                       alpha=alpha,
                       squeeze_radio=squeeze_radio,
                       group_size=group_size,
                       group_kernel_size=group_kernel_size)

    def forward(self, x):
        x = self.SRU(x)
        x = self.CRU(x)
        return x

class Bottleneck_ScConv(nn.Module):
    """Standard bottleneck."""

    def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5):
        """Initializes a standard bottleneck module with optional shortcut connection and configurable parameters."""
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1)
        self.cv2 = ScConv(c2)
        self.add = shortcut and c1 == c2

    def forward(self, x):
        """Applies the YOLO FPN to input data."""
        return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))

class C3k(C3):
    """C3k is a CSP bottleneck module with customizable kernel sizes for feature extraction in neural networks."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5, k=3):
        """Initializes the C3k module with specified channels, number of layers, and configurations."""
        super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        # self.m = nn.Sequential(*(RepBottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n)))
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck_ScConv(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n)))

# 在c3k=True时，使用Bottleneck_ScConv特征融合，为false的时候我们使用普通的Bottleneck提取特征
class C3k2_SC(C2f):
    """Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, c3k=False, e=0.5, g=1, shortcut=True):
        """Initializes the C3k2 module, a faster CSP Bottleneck with 2 convolutions and optional C3k blocks."""
        super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
        self.m = nn.ModuleList(
            C3k(self.c, self.c, 2, shortcut, g) if c3k else Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g) for _ in range(n)
        )


if __name__ == '__main__':
    DW = ScConv(256)
    #创建一个输入张量
    batch_size = 8
    input_tensor=torch.randn(batch_size, 256, 64, 64 )
    #运行模型并打印输入和输出的形状
    output_tensor =DW(input_tensor)
    print("Input shape:",input_tensor.shape)
    print("0utput shape:",output_tensor.shape)

 4. 将SCConv引入到YOLOv11中

第一: 将下面的核心代码复制到D:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\ultralytics\nn路径下，如下图所示。

第二：在task.py中导入SCConv包

第三：在task.py中的模型配置部分下面代码

第一个改进需修改的地方

第二个改进，需修改的地方

elif m is ScConv:
    args = [ch[f]]

第四：将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中

第一个修改的配置文件

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 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=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs
  s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs
  m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs
  x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs

# YOLO11n 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, 2, C3k2_SC, [256, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 2, C3k2_SC, [512, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 2, C3k2_SC, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 2, C3k2_SC, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10

# YOLO11n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 2, C3k2_SC, [512, False]] # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 2, C3k2_SC, [256, False]] # 16 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 2, C3k2_SC, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 2, C3k2_SC, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)

  - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

第二个修改的配置文件 

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 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=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs
  s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs
  m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs
  x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs

# YOLO11n 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, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 2, C3k2, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 2, C3k2, [1024, True]]
  - [-1, 1, ScConv, []]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10

# YOLO11n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 14], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 11], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)

  - [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

第五：运行成功


from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld

if __name__=="__main__":


    # 使用自己的YOLOv11.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型
    model = YOLO(r"D:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\11\yolo11_SConv.yaml")\
        .load(r'D:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weights

    results = model.train(data=r'D:\bilibili\model\ultralytics-main\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml',
                          epochs=100, imgsz=640, batch=8)

 

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概述 YOLO11 在 2024 年 9 月 27 日的 YOLO Vision 2024 活动中宣布&#xff1a;https://www.youtube.com/watch?vrfI5vOo3-_A。 YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列的最新版本&#xff0c;结合了尖端的准确性、速度和效率&#xff0c;用于目标检测、分割、分类、定向边界框和…
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问题清除指南｜alimama-creative/FLUX-Controlnet-Inpainting 运行注意事项

问题清除指南｜alimama-creative/FLUX-Controlnet-Inpainting 运行注意事项

前言&#xff1a;近日验证想法需要用到inpainting技术&#xff0c;选择了https://github.com/alimama-creative/FLUX-Controlnet-Inpainting进行测试&#xff0c;在实现过程中遇到几个小问题&#xff0c;在此分享一下解决经验。 1. 下载预训练模型到本地 由于在huggingface官网…
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React Agent 自定义实现

React Agent 自定义实现

目录 背景 langchin 中的 agent langchin 中 agent 的问题 langchain 的 agent 案例 自定义 React Agent 大模型 工具定义 问题设定 问题改写&#xff0c;挖掘潜在意图 React Prompt 下一步规划 问题总结 代码 背景 之前使用过 langchian 中的 agent 去实现过一些…
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WordPress监控用户行为回放插件

WordPress监控用户行为回放插件

在数字营销的世界里&#xff0c;了解用户行为是提升用户体验和转化率的关键。nicen-replay 插件&#xff0c;它能够让您轻松回放用户在网站上的每一步操作&#xff0c;从点击到滚动&#xff0c;再到表单填写&#xff0c;每一个细节都清晰可见 nicen-replay&#xff0c;是一款可…
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C#从零开始学习(类型和引用)(4)

C#从零开始学习(类型和引用)(4)

类型 本章所有的代码都放在 https://github.com/hikinazimi/head-first-Csharp 整型 byte: 0~255sbyte: -128~127short: -32768~32767int: -2147483648~2147483647long: -9223372036854775808~9223372036854775807 以u开头的无符号整数 ushort,uint,ulong 浮点 float: (6~9…
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RHCE【远程连接服务器】

RHCE【远程连接服务器】

目录 一、远程连接服务器简介 二、加密技术简介 SSH工作过程&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;版本协商阶段 &#xff08;2&#xff09;密钥和算法协商阶段 &#xff08;3&#xff09;认证阶段 &#xff08;4&#xff09;会话请求阶段 &#xff08;5&#xff0…
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KUKA外部自动配置(上)

KUKA外部自动配置(上)

通过外部PLC对机器人自动运行进程进行控制&#xff0c;其控制原理是&#xff1a;外部PLC通过外部自动运行接口向机器人控制系统发出机器人进程的相关信号&#xff08;如&#xff1a;运行许可、故障确认、程序启动等&#xff09;&#xff0c;机器人控制系统向外部PLC系统发送有关…
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STM32 I2C通信协议详解

STM32 I2C通信协议详解

文章目录 STM32 I2C通信协议详解一、I2C协议概述二、物理层特性总线结构&#xff1a;引脚定义&#xff1a;电平特性&#xff1a;地址机制&#xff1a; 三、协议层机制起始信号&#xff1a;停止信号&#xff1a;数据有效性&#xff1a;应答信号&#xff08;ACK&#xff09;&…
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机器学习|Pytorch实现天气预测

机器学习|Pytorch实现天气预测

机器学习|Pytorch实现天气预测 &#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 电脑系统&#xff1a;Windows11 显卡型号&#xff1a;NVIDIA Quadro P620 语言环境&#xff1a;python 3.9.7 编译器&#x…
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【Python】selenium遇到“InvalidArgumentException”的解决方法

【Python】selenium遇到“InvalidArgumentException”的解决方法

在使用try……except 的时候捕获到这个错误&#xff1a; InvalidArgumentException: invalid argument (Session info: chrome112.0.5614.0) 这个错误代表的是&#xff0c;当传入的参数不符合期望时&#xff0c;就会抛出这个异常&#xff1a; InvalidArgumentException: invali…
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常见TCP/IP协议基础——计算机网络

常见TCP/IP协议基础——计算机网络

目录 前言常见协议基础常见协议-基于TCP的应用层协议常见协议-基于UDP的应用层协议常见协议-网络层协议习题自测1.邮件发送协议2.接收邮件协议端口3.建立连接4.层次对应关系5.FTP服务器端口 前言 本笔记为备考软件设计师时的重点知识点笔记&#xff0c;关于常见TCP/IP协议基础…
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Java【多线程】wait和notify

Java【多线程】wait和notify

目录 wait / notify 由于线程之间是抢占式执⾏的, 因此线程之间执⾏的先后顺序难以预知. 但是实际开发中有时候我们希望合理的协调多个线程之间的执⾏先后顺序. wait / notify 等待/通知 协调线程之间的执行逻辑的顺序的 可以让后执行的逻辑等待先执行的逻辑 虽然无法直接…
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