【保姆级教程 |
您所在的位置：网站首页 › spd能层 › 【保姆级教程 |
【保姆级教程
|
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 《------正文------》 前言论文发表时间：2022.08.07 github地址：https://github.com/LabSAINT/SPD-Conv paper地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf
文章提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv，用来替换每个步长卷转层和每个池化层（从而完全消除它们）。SPD-Conv由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。本文详细介绍了如何在yolov8中引入SPD-Conv，助力助力低分辨率与小目标检测，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.SPD-Conv简介1.1 网络结构1.2 性能对比 2.YOLOv8添加SPD-ConvYOLOv8网络结构前后对比定义FasterNet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.SPD-Conv简介
摘要：卷积神经网络（CNN）在许多计算机视觉任务中取得了显著的成功，例如图像分类和目标检测。然而，它们的性能在图像分辨率低或对象较小的更艰难任务中会急剧下降。在本文中，我们指出这一问题源于现有CNN架构中一个有缺陷但常见的设计，即使用步长卷积和/或池化层，这导致了细微信息的丢失和较少有效特征表示的学习。为此，我们提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv，用来替换每个步长卷转层和每个池化层（从而完全消除它们）。SPD-Conv由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成，可以应用于大部分（如果不是全部的话）CNN架构。我们在两个最有代表性的计算机视觉任务下解释了这种新设计：目标检测和图像分类。然后，我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet创建了新的CNN架构，并通过实验证明，我们的方法显著优于最先进的深度学习模型，尤其是在图像分辨率低和对象较小的更艰难任务上。 论文主要亮点如下： 我们发现了现有CNN架构中一个有缺陷但常见的设计，并提出了一种新的构建模块，称为SPD-Conv，以取代旧的设计。SPD-Conv在不丢失可学习信息的情况下下采样特征图，彻底抛弃了如今广泛使用的带步长的卷积和池化操作。SPD-Conv代表一种通用且统一的方法，可以很容易地应用于大部分（如果不是全部的话）基于深度学习的计算机视觉任务。使用两个最具代表性的计算机视觉任务，目标检测和图像分类，来评估SPD-Conv的性能。具体来说，我们构建了YOLOv5-SPD、ResNet18-SPD和ResNet50-SPD，并在COCO-2017、Tiny ImageNet和CIFAR-10数据集上与几种最先进的深度学习模型进行了比较。结果显示在AP和top-1精度上都有显著的性能提升，特别是在小物体和低分辨率图像上。 1.1 网络结构
在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块，为space_to_depth模块代码： 并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码： 在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码: 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-FasterNet.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, 1]] # 0-P1/2 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]] # 1-P2/4 - [-1, 1, space_to_depth, [1]] # 2 -P2/4 - [-1, 3, C2f, [128, True]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]] # 4-P3/8 - [-1, 1, space_to_depth, [1]] - [-1, 6, C2f, [256, True]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]] # 7-P4/16 - [-1, 1, space_to_depth, [1]] - [-1, 6, C2f, [512, True]] - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 1]] # 10-P5/32 - [-1, 1, space_to_depth, [1]] - [-1, 3, C2f, [1024, True]] - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 13 # YOLOv8.0n head head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 8], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 16 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 5], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 3, C2f, [256]] # 19 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]] - [-1, 1, space_to_depth, [1]] - [[-1, 16], 1, Concat, [1]] # cat head P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 23 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]] - [-1, 1, space_to_depth, [1]] - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P5 - [-1, 3, C2f, [1024]] # 27 (P5/32-large) - [ [ 19, 23, 27 ], 1, Detect, [ nc ] ] # Detect(P3, P4, P5) 3.加载配置文件并训练加载yolov8-BiLevelRoutingAttention.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-SPD-Conv.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： 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/train/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)
为了小伙伴们能够，更好的学习实践，本文已将所有代码、示例数据集、论文等相关内容打包上传，供小伙伴们学习。获取方式如下： 关注下方名片G-Z-H：【阿旭算法与机器学习】，发送【yolov8改进】即可免费获取
关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！ 觉得不错的小伙伴，感谢点赞、关注加收藏哦！ |
【本文地址】