PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第29天：自监督学习-问题解答（一）

news2025/4/2 23:08:52

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第29天：自监督学习-问题解答（一）

问题：

关于自监督的目标检测模型，怎么联动yolo。

一、如何与YOLOv7联动？

步骤概述

确定自监督模块的接入位置
- 在YOLOv7的主干网络（Backbone，如CSPDarknet）的某个中间层输出上提取特征。
- 例如：在C3模块（YOLOv7的核心模块）的输出后添加自监督分支。
设计自监督任务的具体结构
- 根据模块设计，添加相应的子网络（如全连接层、对比学习投影头等）。
- 示例：若文章中的模块是“旋转预测”，则在特征图后添加一个分类器，预测图像块的旋转角度。
修改模型的前向传播逻辑
- 在YOLOv7的forward函数中，同时输出检测结果和自监督任务的预测结果。
定义联合损失函数
- 总损失 = 检测损失（如YOLOv7的IoU损失、分类损失、框回归损失） + λ × 自监督损失（如交叉熵损失、对比损失）。
- 参数λ用于平衡两个任务的权重，需通过实验调整。
训练流程调整
- 在训练时，同时优化检测任务和自监督任务的损失。
- 可选：先进行自监督预训练，再进行监督微调。

二、具体实现建议

(1) 修改模型结构

import torch
import torch.nn as nn
from yolov7.models.yolo import Detect

class YOLOv7WithSelfSupervised(nn.Module):
    def __init__(self, backbone, neck, head, self_supervised_module):
        super().__init__()
        self.backbone = backbone  # YOLOv7的主干网络
        self.neck = neck          # 颈部网络（如FPN）
        self.head = head          # 检测头（如Detect模块）
        self.self_supervised_module = self_supervised_module  # 自监督模块（如旋转预测头）

    def forward(self, x):
        # 前向传播主干网络
        features = self.backbone(x)
        # 提取中间特征用于自监督任务（例如：从backbone的某个层输出）
        self_supervised_features = features[-1]  # 假设取最后一层特征
        # 自监督任务分支
        self_supervised_pred = self.self_supervised_module(self_supervised_features)
        # 检测任务分支
        neck_features = self.neck(features)
        detect_pred = self.head(neck_features)
        return detect_pred, self_supervised_pred

(2) 定义自监督模块

class SelfSupervisedModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_channels, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, num_classes)  # 例如：旋转预测的4个类别（0°, 90°, 180°, 270°）
        )

    def forward(self, x):
        # 假设输入是特征图，需要全局平均池化到向量
        x = F.adaptive_avg_pool2d(x, (1,1)).view(x.size(0), -1)
        return self.fc(x)

(3) 定义损失函数

def compute_loss(detect_pred, detect_targets, self_supervised_pred, self_supervised_targets, lambda_ss=0.1):
    # 计算检测损失（YOLOv7的原始损失）
    detect_loss = compute_yolov7_loss(detect_pred, detect_targets)  # 需替换为YOLOv7的损失计算函数
    # 计算自监督损失（如交叉熵）
    self_supervised_loss = F.cross_entropy(self_supervised_pred, self_supervised_targets)
    # 总损失
    total_loss = detect_loss + lambda_ss * self_supervised_loss
    return total_loss

(4) 训练循环示例

for epoch in epochs:
    for images, detect_targets, self_supervised_targets in dataloader:
        # 前向传播
        detect_pred, self_supervised_pred = model(images)
        # 计算损失
        loss = compute_loss(detect_pred, detect_targets, self_supervised_pred, self_supervised_targets)
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()