YOLOv11v10v8使用教程: YOLOv11入门到入土使用教程
一、 模块介绍
论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.16900
代码链接:https://github.com/sail-sg/inceptionnext
论文速览:受 ViT 长距离建模能力的启发,大核卷积最近被广泛研究和采用,以扩大感受野并提高模型性能,例如采用 7x7 深度卷积的 ConvNeXt。虽然这种深度算子只消耗少量的 FLOPs,但内存访问成本高,在很大程度上损害了强大计算设备上的模型效率。例如, ConvNeXt-T 具有与 ResNet-50 类似的 FLOPs,但在 A100 GPU 上以全精度训练时,只能实现 60% 的吞吐量。虽然减小 ConvNeXt 的内核大小可以提高速度,但会导致性能显著下降。目前尚未有如何在保持其性能的同时加速基于大内核的 CNN 模型研究。为了解决这个问题,受 Inceptions 的启发,我们将大核深度卷积沿通道维度分解为四个平行分支,即小方核、两个正交带核和一个身份映射。通过这个新的 Inception 深度卷积,构建了一系列网络,即 IncepitonNeXt,它不仅享有高吞吐量,而且保持了有竞争力的性能。例如,InceptionNeXt-T 的训练吞吐量比 ConvNeX-T 高 1.6 倍,并且在 ImageNet-1K 上实现了 0.2% 的 top-1 精度提升。
总结:一种基于大核卷积的特征提取模块,轻量化且高性能。
二、 加入到YOLO中
2.1 创建脚本文件
首先在ultralytics->nn路径下创建blocks.py脚本,用于存放模块代码。
2.2 复制代码
复制代码粘到刚刚创建的blocks.py脚本中,如下图所示:
import torch
import torch.nn as nn
class InceptionDWConv2d(nn.Module):
""" Inception depthweise convolution
"""
def __init__(self, in_channels, square_kernel_size=3, band_kernel_size=11, branch_ratio=0.125):
super().__init__()
gc = int(in_channels * branch_ratio) # channel numbers of a convolution branch
self.dwconv_hw = nn.Conv2d(gc, gc, square_kernel_size, padding=square_kernel_size // 2, groups=gc)
self.dwconv_w = nn.Conv2d(gc, gc, kernel_size=(1, band_kernel_size), padding=(0, band_kernel_size // 2),
groups=gc)
self.dwconv_h = nn.Conv2d(gc, gc, kernel_size=(band_kernel_size, 1), padding=(band_kernel_size // 2, 0),
groups=gc)
self.split_indexes = (in_channels - 3 * gc, gc, gc, gc)
def forward(self, x):
x_id, x_hw, x_w, x_h = torch.split(x, self.split_indexes, dim=1)
return torch.cat(
(x_id, self.dwconv_hw(x_hw), self.dwconv_w(x_w), self.dwconv_h(x_h)),
dim=1,
)
2.3 更改task.py文件
打开ultralytics->nn->modules->task.py,在脚本空白处导入函数。
from ultralytics.nn.blocks import *
之后找到模型解析函数parse_model(约在tasks.py脚本中940行左右位置,可能因代码版本不同变动),在该函数的最后一个else分支上面增加相关解析代码。
elif m is InceptionDWConv2d:
c2 = ch[f]
args = [ch[f]]
2.4 更改yaml文件
yam文件解读:YOLO系列 “.yaml“文件解读_yolo yaml文件-CSDN博客
创建yaml文件,替换原有模块。
# 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, InceptionDWConv2d, []]
- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
- [-1, 2, C3k2, [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, [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, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)
- [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
2.5 修改train.py文件
创建Train脚本用于训练。
from ultralytics.models import YOLO
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
if __name__ == '__main__':
model = YOLO(model='ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')
# model.load('yolov8n.pt')
model.train(data='./data.yaml', epochs=2, batch=1, device='0', imgsz=640, workers=2, cache=False,
amp=True, mosaic=False, project='runs/train', name='exp')
在train.py脚本中填入创建好的yaml路径,运行即可训练,数据集创建教程见下方链接。
YOLOv11入门到入土使用教程(含结构图)_yolov11使用教程-CSDN博客
三、相关改进思路
替换C2f、C3模块中的BottleNeck部分,代码见群文件: