YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv8（超级轻量化精度更高）

一、本文介绍

本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干，RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型，其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列，其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet，其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型（亲测这个HGNet网络比YOLO的主干更加轻量化和精度更高的主干，非常适合轻量化研究的读者），这个网络结构目前还没有推出论文，所以其理论知识在网络上也是非常的少，我也是根据网络结构图进行了分析（亲测替换之后主干GFLOPs降低到7.7，精度mAP提高0.05）。

轻量化效果：⭐⭐⭐⭐⭐

涨点效果：⭐⭐⭐⭐⭐

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

训练结果对比图->  

这次试验我用的数据集大概有七八百张照片训练了150个epochs，虽然没有完全拟合但是效果有很高的涨点幅度，所以大家可以进行尝试毕竟不同的数据集上效果也可能差很多，同时我在后面给了多种yaml文件大家可以分别进行实验来检验效果。

可以看到这个图片的mAP50和mAP50-95都有一定程度的上涨。

​

目录

一、本文介绍

二、HGNetV2原理讲解

三、HGNetV2的代码

四、手把手教你添加HGNetV2 

4. 1 HGNetV2-l的yaml文件(此为对比试验版本)

4.2 HGNetV2-x的yaml文件

五、运行成功记录

六、本文总结

二、HGNetV2原理讲解

 ​

论文地址：RT-DETR论文地址

本文代码来源：HGNetV2的代码来源

​

PP-HGNet 骨干网络的整体结构如下： 

其中，PP-HGNet是由多个HG-Block组成，HG-Block的细节如下：

上面的图表是PP-HGNet神经网络架构的概览，下面我会对其中的每一个模块进行分析：

1. Stem层：这是网络的初始预处理层，通常包含卷积层，开始从原始输入数据中提取特征。

2. HG（层次图）块：这些块是网络的核心组件，设计用于以层次化的方式处理数据。每个HG块可能处理数据的不同抽象层次，允许网络从低级和高级特征中学习。

3. LDS（可学习的下采样）层：位于HG块之间的这些层可能执行下采样操作，减少特征图的空间维度，减少计算负载并可能增加后续层的感受野。

4. GAP（全局平均池化）：在最终分类之前，使用GAP层将特征图的空间维度减少到每个特征图一个向量，有助于提高网络对输入数据空间变换的鲁棒性。

5. 最终的卷积和全连接（FC）层：网络以一系列执行最终分类任务的层结束。这通常涉及一个卷积层（有时称为1x1卷积）来组合特征，然后是将这些特征映射到所需输出类别数量的全连接层。 

这种架构的主要思想是利用层次化的方法来提取特征，其中复杂的模式可以在不同的规模和抽象层次上学习，提高网络处理复杂图像数据的能力。

这种分层和高效的处理对于图像分类等复杂任务非常有利，在这些任务中，精确预测至关重要的是在不同规模上识别复杂的模式和特征。图表还显示了HG块的扩展视图，包括多个不同滤波器大小的卷积层，以捕获多样化的特征，然后通过一个元素级相加或连接的操作（由+符号表示）在数据传递到下一层之前。

 

三、HGNetV2的代码

需要注意的是HGNetV2这个版本的所需组件已经集成在YOLOv8的仓库了，所以我们无需做任何的代码层面的改动，只需要设计yaml文件来配合Neck部分融合特征即可了，但是我还是把代码放在这里，供有兴趣的读者看一下，也和上面的结构进行一个对照。主要的三个结构HGStem，HGBlock，DWConv。

class HGStem(nn.Module):
    """
    StemBlock of PPHGNetV2 with 5 convolutions and one maxpool2d.

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
    """

    def __init__(self, c1, cm, c2):
        """Initialize the SPP layer with input/output channels and specified kernel sizes for max pooling."""
        super().__init__()
        self.stem1 = Conv(c1, cm, 3, 2)
        self.stem2a = Conv(cm, cm // 2, 2, 1, 0)
        self.stem2b = Conv(cm // 2, cm, 2, 1, 0)
        self.stem3 = Conv(cm * 2, cm, 3, 2)
        self.stem4 = Conv(cm, c2, 1, 1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1, padding=0, ceil_mode=True)

    def forward(self, x):
        """Forward pass of a PPHGNetV2 backbone layer."""
        x = self.stem1(x)
        x = F.pad(x, [0, 1, 0, 1])
        x2 = self.stem2a(x)
        x2 = F.pad(x2, [0, 1, 0, 1])
        x2 = self.stem2b(x2)
        x1 = self.pool(x)
        x = torch.cat([x1, x2], dim=1)
        x = self.stem3(x)
        x = self.stem4(x)
        return x


class HGBlock(nn.Module):
    """
    HG_Block of PPHGNetV2 with 2 convolutions and LightConv.

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
    """

    def __init__(self, c1, cm, c2, k=3, n=6, lightconv=False, shortcut=False, act=True):
        """Initializes a CSP Bottleneck with 1 convolution using specified input and output channels."""
        super().__init__()
        block = LightConv if lightconv else Conv
        self.m = nn.ModuleList(block(c1 if i == 0 else cm, cm, k=k, act=act) for i in range(n))
        self.sc = Conv(c1 + n * cm, c2 // 2, 1, 1, act=act)  # squeeze conv
        self.ec = Conv(c2 // 2, c2, 1, 1, act=act)  # excitation conv
        self.add = shortcut and c1 == c2

    def forward(self, x):
        """Forward pass of a PPHGNetV2 backbone layer."""
        y = [x]
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        y = self.ec(self.sc(torch.cat(y, 1)))
        return y + x if self.add else y



def autopad(k, p=None, d=1):  # kernel, padding, dilation
    """Pad to 'same' shape outputs."""
    if d > 1:
        k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k]  # actual kernel-size
    if p is None:
        p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]  # auto-pad
    return p


class Conv(nn.Module):
    """Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)."""
    default_act = nn.SiLU()  # default activation

    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
        """Initialize Conv layer with given arguments including activation."""
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
        self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor."""
        return self.act(self.bn(self.conv(x)))

    def forward_fuse(self, x):
        """Perform transposed convolution of 2D data."""
        return self.act(self.conv(x))



class DWConv(Conv):
    """Depth-wise convolution."""

    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):  # ch_in, ch_out, kernel, stride, dilation, activation
        """Initialize Depth-wise convolution with given parameters."""
        super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act)

四、手把手教你添加HGNetV2 

这里不需要改动什么，如果你的版本是老版本的，没有集成RT-DETR的版本，那么大家可以下载一个新版本可以参考其中的怎么改，我这里就不在描述，否则拉下某一步在导致大家报错。

 

4. 1 HGNetV2-l的yaml文件(此为对比试验版本)

# 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, HGStem, [32, 48]]  # 0-P2/4
  - [-1, 6, HGBlock, [48, 128, 3]]  # stage 1

  - [-1, 1, DWConv, [128, 3, 2, 1, False]]  # 2-P3/8
  - [-1, 6, HGBlock, [96, 512, 3]]   # stage 2

  - [-1, 1, DWConv, [512, 3, 2, 1, False]]  # 4-P3/16
  - [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, False]]  # cm, c2, k, light, shortcut
  - [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, True]]
  - [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, True]]  # stage 3

  - [-1, 1, DWConv, [1024, 3, 2, 1, False]]  # 8-P4/32
  - [-1, 6, HGBlock, [384, 2048, 5, True, False]]  # stage 4
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 10

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 7], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 3], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 16 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 19 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 22 (P5/32-large)

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

 

4.2 HGNetV2-x的yaml文件

# 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]
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, HGStem, [32, 64]]  # 0-P2/4
  - [-1, 6, HGBlock, [64, 128, 3]]  # stage 1

  - [-1, 1, DWConv, [128, 3, 2, 1, False]]  # 2-P3/8
  - [-1, 6, HGBlock, [128, 512, 3]]
  - [-1, 6, HGBlock, [128, 512, 3, False, True]]   # 4-stage 2

  - [-1, 1, DWConv, [512, 3, 2, 1, False]]  # 5-P3/16
  - [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, False]]  # cm, c2, k, light, shortcut
  - [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, True]]
  - [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, True]]
  - [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, True]]
  - [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, True]]  # 10-stage 3

  - [-1, 1, DWConv, [1024, 3, 2, 1, False]]  # 11-P4/32
  - [-1, 6, HGBlock, [512, 2048, 5, True, False]]
  - [-1, 6, HGBlock, [512, 2048, 5, True, True]]  # 13-stage 4
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 14

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 15
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 16

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 19 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 16], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 22 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 14], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 25 (P5/32-large)

  - [[19, 22, 25], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

五、运行成功记录

 

六、本文总结

到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

​


http://www.niftyadmin.cn/n/5257349.html

相关文章

Redis rdb源码解析

Redis rdb源码解析

前置学习：Redis server启动源码-CSDN博客 1、触发时机 1、执行save命令--->rdbSave函数 2、执行bgsave命令--->rdbSaveBackground函数或者（serverCron->prepareForShutdown） 3，主从复制-->startBgsaveForReplication…
阅读更多...
pgsql存储过程

pgsql存储过程

由于部分企业数据库从aws迁移到腾讯云，导致有一个定时任务（从详情表汇总数据到统计表中）错过了触发，所以这部分企业的数据需要触发重新刷一下，但是又有规定白天不允许上线，只能把定时任务的逻辑用存储过程&…
阅读更多...
HBuilderX

HBuilderX

HBuilderX.3.98.2023112510 HBuilderX-高效极客技巧 HBuilderX的项目结构： vue-cli的项目结构： HBuilderX的项目要脱离该工具用vue-cli启动的话，要把源代码拷贝到src里面，把项目结构修改后才可以启动完成。【知道我为什么很讨厌维…
阅读更多...
SpringCloud-高级篇（七）

SpringCloud-高级篇（七）

前面在微服务里整合了Seata，下面利用Seata去解决分布式事务的问题，回去学习Seata中的四种解决方案 ：首先学习XA模式 （1）XA模式 RM在前面讲的是资源管理器，在XA标准中RM都是由数据库来实现的，数…
阅读更多...
js中箭头函数简单介绍

js中箭头函数简单介绍

1.箭头函数是 ES6 中新增的一种函数定义方式， 简单举例为 var nameA function(a){return a} 可以用箭头函数简化为 var nameA a >a; 返回的是你输入的值 比如 nameA(5) 返回的就是5 nameA(2) 返回的就是2 以上两个表达的含义是一样的。nameA为名字 2.…
阅读更多...
react Hooks之useId

react Hooks之useId

当我们在编写React组件时，有时需要为元素生成唯一的ID。这种情况经常出现在表单元素、标签和用于无障碍性的目的上。React提供了一个名为useId的自定义Hook，它可以帮助我们生成唯一的ID。 1、作用： 用于生成一个唯一的 ID。这个 ID 可以用于…
阅读更多...
高效数组处理的Numpy入门总结

高效数组处理的Numpy入门总结

NumPy是Python中一个重要的数学库，它提供了高效的数组操作和数学函数，是数据科学、机器学习、科学计算等领域的重要工具。下面是一个简单的NumPy学习教程，介绍了NumPy的基本用法和常用函数。 安装NumPy 在使用NumPy之前，需要先安…
阅读更多...
Weblogic-wls-wsat-unserialize_CVE-2017-10271

Weblogic-wls-wsat-unserialize_CVE-2017-10271

文章目录 Weblogic < 10.3.6 wls-wsat XMLDecoder 反序列化漏洞1. 漏洞描述2. 漏洞复现2.1 环境启动2.2 漏洞扫描2.3 漏洞验证 3. 修复建议 Weblogic < 10.3.6 ‘wls-wsat’ XMLDecoder 反序列化漏洞 1. 漏洞描述 说明内容漏洞编号CVE-2017-10271漏洞名称Weblogic <…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023