前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他算法同样可以适用进行改进。希望能够对大家有帮助。
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解决问题：之前改进增加了很多注意力机制的方法，包括比较常规的SE、CBAM等，本文加入简单但功能强大的轻量级卷积神经网络结构，权衡网络精度和速度，实现双赢的检测效果。
基本原理：
提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络结构，它具有一个类似VGG的推理时间体，由3×3卷积和ReLU组成，而训练时间模型具有多分支拓扑。这种训练时间和推理时间架构的解耦是通过结构重新参数化技术实现的，因此该模型被命名为RepVGG。在ImageNet上，据我们所知，RepVGG达到了80%以上的前1精度，这是普通模型的第一次。在NVIDIA 1080Ti GPU上，RepVGG型号的运行速度比ResNet-50快83%，比ResNet-101快101%，具有更高的精度，与EfficientNet和RegNet等最先进的型号相比，显示出令人满意的精度-速度权衡。
与最先进的基线相比，考虑到其简单性，RepVGG也表现出良好的性能：RepVGG-A2比EfficientNet-B0好1.37%/59%，RepVVGG-B1比RegNetX-3.2GF好0.39%，运行速度稍快。值得注意的是，RepVGG模型在200个时代达到了80%以上的准确率（表5），据我们所知，这是普通模型第一次赶上最先进的水平。与RegNetX-12GF相比，RepVGG-B3的运行速度快31%，考虑到RepVGG不需要太多，这一点令人印象深刻。我们使用这样的批处理大小，因为它足够大，可以实现每个测试模型100%的GPU利用率，以模拟追求最大QPS（每秒查询数）的实际应用场景，而我们的GPU内存不足，无法满足批量大小为256的EfficientNet-B3。表：在ImageNet上训练的120个时期的简单数据增强结果。速度在1080Ti上进行测试，批量大小为128，全精度（fp32），以示例/秒为单位进行测量。我们计算第节中所述的理论FLOP和Wino MUL。
添加方法：
第一步：确定添加的位置，作为即插即用的注意力模块，可以添加到YOLOv7网络中的任何地方。
第二步：common.py构建模块。部分代码如下，关注文章末尾，私信后领取。
class RepVGGBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3,
stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, padding_mode='zeros', deploy=False, use_se=False):
super(RepVGGBlock, self).__init__()
self.deploy = deploy
self.groups = groups
self.in_channels = in_channels
padding_11 = padding - kernel_size // 2
self.nonlinearity = nn.SiLU()
# self.nonlinearity = nn.ReLU()
if use_se:
self.se = SEBlock(out_channels, internal_neurons=out_channels // 16)
else:
self.se = nn.Identity()
if deploy:
self.rbr_reparam = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size,
stride=stride,
padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=True,
padding_mode=padding_mode)
else:
self.rbr_identity = nn.BatchNorm2d(
num_features=in_channels) if out_channels == in_channels and stride == 1 else None
self.rbr_dense = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size,
stride=stride, padding=padding, groups=groups)
self.rbr_1x1 = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=stride,
padding=padding_11, groups=groups)
# print('RepVGG Block, identity = ', self.rbr_identity)
def switch_to_deploy(self):
if hasattr(self, 'rbr_1x1'):
kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias()
self.rbr_reparam = nn.Conv2d(in_channels=self.rbr_dense.conv.in_channels, out_channels=self.rbr_dense.conv.out_channels,
kernel_size=self.rbr_dense.conv.kernel_size, stride=self.rbr_dense.conv.stride,
padding=self.rbr_dense.conv.padding, dilation=self.rbr_dense.conv.dilation, groups=self.rbr_dense.conv.groups, bias=True)
self.rbr_reparam.weight.data = kernel
self.rbr_reparam.bias.data = bias
for para in self.parameters():
para.detach_()
self.rbr_dense = self.rbr_reparam
# self.__delattr__('rbr_dense')
self.__delattr__('rbr_1x1')
if hasattr(self, 'rbr_identity'):
self.__delattr__('rbr_identity')
if hasattr(self, 'id_tensor'):
self.__delattr__('id_tensor')
self.deploy = True
def get_equivalent_kernel_bias(self):
kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_dense)
return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor(kernel1x1) + kernelid, bias3x3 + bias1x1 + biasid
def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1):
if kernel1x1 is None:
return 0
else:
return torch.nn.functional.pad(kernel1x1, [1, 1, 1, 1])
def _fuse_bn_tensor(self, branch):
if branch is None:
return 0, 0
if isinstance(branch, nn.Sequential):
kernel = branch.conv.weight
running_mean = branch.bn.running_mean
running_var = branch.bn.running_var
gamma = branch.bn.weight
beta = branch.bn.bias
eps = branch.bn.eps
else:
assert isinstance(branch, nn.BatchNorm2d)
if not hasattr(self, 'id_tensor'):
input_dim = self.in_channels // self.groups
kernel_value = np.zeros((self.in_channels, input_dim, 3, 3), dtype=np.float32)
for i in range(self.in_channels):
kernel_value[i, i % input_dim, 1, 1] = 1
self.id_tensor = torch.from_numpy(kernel_value).to(branch.weight.device)
kernel = self.id_tensor
running_mean = branch.running_mean
running_var = branch.running_var
gamma = branch.weight
beta = branch.bias
eps = branch.eps
std = (running_var + eps).sqrt()
t = (gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1)
return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std
def forward(self, inputs):
if self.deploy:
return self.nonlinearity(self.rbr_dense(inputs))
if hasattr(self, 'rbr_reparam'):
return self.nonlinearity(self.se(self.rbr_reparam(inputs)))
if self.rbr_identity is None:
id_out = 0
else:
id_out = self.rbr_identity(inputs)
return self.nonlinearity(self.se(self.rbr_dense(inputs) + self.rbr_1x1(inputs) + id_out))
第三步：yolo.py中注册RepVGGBlock模块
elif m is RepVGGBlock:
c1, c2 = ch[f], args[0]
if c2 != no: # if not output
c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)
args = [c1, c2, *args[1:]]
if type(m) is RepVGGBlock:
m.switch_to_deploy()第四步：修改yaml文件，本文以修改backbone为例，将原C3模块后加入该模块。
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [32, 3, 1]], # 0
[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 1-P1/2
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 3-P2/4
[-1, 1, RepVGGBlock, [128, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[-1, 1, MP, []],
[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],第五步：将train.py中改为本文的yaml文件即可，开始训练。
结 果：本人在遥感数据集上进行实验，有涨点效果。需要请关注留言。
预告一下：下一篇内容将继续分享深度学习算法相关改进方法。有兴趣的朋友可以关注一下我，有问题可以留言或者私聊我哦
PS：该方法不仅仅是适用改进YOLOv5，也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，Faster rcnn ，ssd等。
最后，有需要的请以关注文末私信我吧。关注即可免费领取深度学习算法学习资料！
