YOLOv8 | 注意力机制 | ShuffleAttention注意力机制提升检测精度

YOLOv8成功添加ShuffleAttention

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原理

代码实现

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启动命令

注意事项

注意力机制使神经网络能够准确地关注输入的所有相关元素，已成为提高深度神经网络性能的重要组成部分。计算机视觉研究中广泛使用的注意力机制主要有两种：空间注意力和通道注意力，其目的分别是捕获像素级的成对关系和通道依赖性。虽然将它们融合在一起可能会比它们单独的实现获得更好的性能，但它不可避免地会增加计算开销。高效的ShuffleAttention（SA）模块可以解决这个问题，它采用ShuffleAttention单元来有效地结合两种类型的注意机制。具体来说，SA 首先将通道维度分组为多个子特征，然后并行处理它们。然后，对于每个子特征，SA 利用洗牌单元来描述空间和通道维度上的特征依赖性。之后，所有子特征被聚合，并采用“通道洗牌”算子来实现不同子特征之间的信息通信。 SA 模块高效且有效，例如，SA 针对主干 ResNet50 的参数和计算量分别为 300 vs. 25.56M 和 2.76e-3 GFLOPs vs. 4.12 GFLOPs，并且性能提升超过 1.34% Top-1 准确度方面。

使用 ResNets 作为主干的 ImageNet-1k 上最近的 SOTA 注意力模型（包括 SENet、CBAM、ECA-Net、SGE-Net 和 SA-Net）在准确性、网络参数和 GFLOP 方面的比较。圆圈的大小表示 GFLOP。显然，所提出的 SA-Net 实现了更高的精度，同时模型复杂度更低

原理

首先介绍构建SA模块的过程，该模块将输入特征图分组，并使用Shuffle Unit将通道注意力和空间注意力整合到每个组的一个块中。之后，所有子特征被聚合，并利用“通道洗牌”算子来实现不同子特征之间的信息通信。然后，我们展示如何在深度 CNN 中采用 SA。最后，我们可视化效果并验证所提出的 SA 的可靠性。 SA模块整体架构如图所示

它采用“通道分割”并行处理各组的子特征。对于通道注意力分支，使用 GAP 生成通道统计量，然后使用一对参数来缩放和移动通道向量。对于空间注意力分支，采用群范数生成空间统计量，然后创建类似于通道分支的紧凑特征。然后将两个分支连接起来。之后，所有子特征被聚合，最后我们利用“通道洗牌”运算符来实现不同子特征之间的信息通信。

完全捕获通道依赖性的一个选项是利用SE块。然而，它会带来太多的参数，这不利于在速度和准确性之间进行权衡，设计更轻量级的注意力模块。此外，像 ECA 一样，不适合通过执行大小为 k 的更快一维卷积来生成通道权重，因为 k 往往会更大。为了改进，我们提供了一种替代方案，首先通过简单地使用全局平均池化（GAP）来嵌入全局信息，生成通道统计量 s ∈ RC/2G×1×1，可以通过空间维度缩小Xk1 来计算高×宽此外，还创建了一个紧凑的功能来指导精确和自适应的选择。这是通过带有 sigmoid 激活的简单门控机制来实现的。

与通道注意力不同，空间注意力关注的是“哪里”，是信息性的部分，与通道注意力是互补的。首先，我们在 Xk2 上使用群范数 (GN)来获得空间统计数据。然后，采用Fc(·)来增强^ Xk2的表示。

之后，所有子特征都被聚合。最后，与ShuffleNet v2 类似，我们采用“channel shuffle”算子来实现沿通道维度的跨组信息流。 SA模块的最终输出与X的大小相同，使得SA非常容易与现代架构集成

代码实现

class ShuffleAttention(nn.Module):

    def __init__(self, channel=512, reduction=16, G=8):
        super().__init__()
        self.G = G
        self.channel = channel
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.gn = nn.GroupNorm(channel // (2 * G), channel // (2 * G))
        self.cweight = Parameter(torch.zeros(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.cbias = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sweight = Parameter(torch.zeros(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sbias = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def init_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out')
                if m.bias is not None:
                    init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                init.constant_(m.weight, 1)
                init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                init.normal_(m.weight, std=0.001)
                if m.bias is not None:
                    init.constant_(m.bias, 0)

    @staticmethod
    def channel_shuffle(x, groups):
        b, c, h, w = x.shape
        x = x.reshape(b, groups, -1, h, w)
        x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4)

        # flatten
        x = x.reshape(b, -1, h, w)

        return x

    def forward(self, x):
        b, c, h, w = x.size()
        # group into subfeatures
        x = x.view(b * self.G, -1, h, w)  # bs*G,c//G,h,w

        # channel_split
        x_0, x_1 = x.chunk(2, dim=1)  # bs*G,c//(2*G),h,w

        # channel attention
        x_channel = self.avg_pool(x_0)  # bs*G,c//(2*G),1,1
        x_channel = self.cweight * x_channel + self.cbias  # bs*G,c//(2*G),1,1
        x_channel = x_0 * self.sigmoid(x_channel)

        # spatial attention
        x_spatial = self.gn(x_1)  # bs*G,c//(2*G),h,w
        x_spatial = self.sweight * x_spatial + self.sbias  # bs*G,c//(2*G),h,w
        x_spatial = x_1 * self.sigmoid(x_spatial)  # bs*G,c//(2*G),h,w

        # concatenate along channel axis
        out = torch.cat([x_channel, x_spatial], dim=1)  # bs*G,c//G,h,w
        out = out.contiguous().view(b, -1, h, w)

        # channel shuffle
        out = self.channel_shuffle(out, 2)
        return out

yaml文件实现

# Ultralytics YOLO  , GPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 6  # 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, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)
  - [-1, 3, ShuffleAttention, [1024]]

  - [[15, 18, 22], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

完整代码分享

链接: https://pan.baidu.com/s/1NPb6C6svuNGqyZIYUVgsVw?pwd=yjnw 提取码: yjnw

启动命令

yolo detect train model=/path/yolov8_ShuffleAttention.yaml data=/path/coco128.com

注意事项

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