YOLOv5改进系列（28）——添加DSConv注意力卷积（ICCV 2023|用于管状结构分割的动态蛇形卷积）
发布时间：2024年01月24日
【YOLOv5改进系列】前期回顾：
YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析
YOLOv5改进系列（5）——替换主干网络之 MobileNetV3
YOLOv5改进系列（6）——替换主干网络之 ShuffleNetV2
YOLOv5改进系列（9）——替换主干网络之EfficientNetv2
??????YOLOv5改进系列（10）——替换主干网络之GhostNet
YOLOv5改进系列（11）——添加损失函数之EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU
YOLOv5改进系列（13）——更换激活函数之SiLU，ReLU，ELU，Hardswish，Mish，Softplus，AconC系列等YOLOv5改进系列（14）——更换NMS（非极大抑制）之 DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS 、SIoU-NMS、Soft-NMS
YOLOv5改进系列（16）——添加EMA注意力机制（ICASSP2023|实测涨点）
YOLOv5改进系列（17）——更换IoU之MPDIoU（ELSEVIER 2023|超越WIoU、EIoU等|实测涨点）
YOLOv5改进系列（18）——更换Neck之AFPN（全新渐进特征金字塔|超越PAFPN|实测涨点）
YOLOv5改进系列（19）——替换主干网络之Swin TransformerV1（参数量更小的ViT模型）
YOLOv5改进系列（21）——替换主干网络之RepViT（清华 ICCV 2023|最新开源移动端ViT）
YOLOv5改进系列（22）——替换主干网络之MobileViTv1（一种轻量级的、通用的移动设备 ViT）
YOLOv5改进系列（23）——替换主干网络之MobileViTv2（移动视觉 Transformer 的高效可分离自注意力机制）
YOLOv5改进系列（24）——替换主干网络之MobileViTv3（移动端轻量化网络的进一步升级）
YOLOv5改进系列（25）——添加LSKNet注意力机制（大选择性卷积核的领域首次探索）
YOLOv5改进系列（26）——添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）
目录
🚀?一、DSConv介绍?
学习资料：
- 论文题目：《Dynamic Snake Convolution based on Topological Geometric Constraints for Tubular Structure Segmentation》
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.08388
- 源码地址：https://github.com/YaoleiQi/DSCNet
1.1?DSConv简介
背景
管状结构（例如血管、道路）是临床、自然界等各领域场景中十分重要的一种结构，其精确分割可以保证下游任务的准确性与效率。但管状结构的精确提取仍然面临着众多挑战：
- 细长且脆弱的局部结构。如下图所示，细长的结构仅占整个图像的一小部分，像素的组成有限。此外，这些结构容易受到复杂背景的干扰，因此模型很难精确分辨目标的细微变化，从而导致分割出现破碎与断裂。
- 复杂且多变的全局形态。如下图所示，我们可以看出细长管状结构复杂多变的形态，即使在同一张图像中也是如此。位于不同区域的目标的形态变化取决于分支的数量、分叉的位置，路径长度以及其在图像中的位置。因此当数据表现出未曾见过的形态特征时，模型倾向于过拟合到已见过的特征，无法识别未见过的特征形态，从而导致泛化性较弱。
本文主要工作?
本文关注到管状结构细长连续的特点，并利用这一信息在神经网络以下三个阶段同时增强感知：特征提取、特征融合和损失约束。分别设计了动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失。我们同时给出了基于 2D 和 3D 的方法设计，通过实验证明了本文所提出的?DSCNet?在管状结构分割任务上提供了更好的精度和连续性。?
?1.2?动态蛇形卷积
目的：
- 希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征
- 另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远
可变形卷积：
- 操控单个卷积核形变的所有偏置(offset)，是在网络中一次性全部学到的
- 对于这一个偏置只有一个范围的约束，即感受野范围(extend)
- 控制所有的卷积发生形变，是依赖于整个网络最终的损失约束回传，这个变化过程是相当自由的。?
1.3??多视角特征融合策略
目的：
- 管状结构的走向与视角不是单一的，因此在设计中融合多视角特征也是必然的选择。
挑战：
- 融合更多的特征会导致更大的网络负载以及出现冗余。
方法：
- 在特征融合的训练过程中加入了分组与dropout的策略，一定程度上缓解了网络内内存的压力并避免模型陷入过拟合。?
?1.4?连续性拓扑约束损失
目的：
- 构建数据的拓扑结构，并提取复杂管状结构中的高维关系，也就是持续同源性（Persistence Homology, PH）。
启发：
- 假设 PO 的上端存在着一个异常的离散点（横坐标表示出现的时间，纵坐标表示消失的时间），这表明存在一个构件直到最后才与其他构件获得连接从而消失。
方法：?
- 本文中采用的是豪斯多夫距离（Hausdorff Distance, HD），HD 也是用于衡量点集相似度的一个重要算法，对离散点也非常敏感。
# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
from torch import nn
from torch.nn.functional import max_pool3d
class crossentry(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, y_true, y_pred):
smooth = 1e-6
return -torch.mean(y_true * torch.log(y_pred + smooth))
class cross_loss(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, y_true, y_pred):
smooth = 1e-6
return -torch.mean(y_true * torch.log(y_pred + smooth) +
(1 - y_true) * torch.log(1 - y_pred + smooth))
'''
Another Loss Function proposed by us in IEEE transactions on Image Precessing:
Paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9611074
Code: https://github.com/YaoleiQi/Examinee-Examiner-Network
'''
class Dropoutput_Layer(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, y_true, y_pred, alpha=0.4):
smooth = 1e-6
w = torch.abs(y_true - y_pred)
w = torch.round(w + alpha)
loss_ce = (
-((torch.sum(w * y_true * torch.log(y_pred + smooth)) /
torch.sum(w * y_true + smooth)) +
(torch.sum(w * (1 - y_true) * torch.log(1 - y_pred + smooth)) /
torch.sum(w * (1 - y_true) + smooth))) / 2)
return loss_ce🚀二、具体添加方法
2.1 添加顺序?
（1）models/common.py ? ?--> ?加入新增的网络结构
（2） ? ? models/yolo.py ? ? ? --> ?设定网络结构的传参细节，将DSConv类名加入其中。（当新的自定义模块中存在输入输出维度时，要使用qw调整输出维度）
（3） models/yolov5*.yaml ?--> ?新建一个文件夹，如yolov5s_DSConv.yaml，修改现有模型结构配置文件。（当引入新的层时，要修改后续的结构中的from参数）
（4） ? ? ? ? train.py ? ? ? ? ? ? ? ?--> ?修改‘--cfg’默认参数，训练时指定模型结构配置文件?
2.2 具体添加步骤?
第①步：在common.py中添加DCConv模块?
将下面的DSConv代码复制粘贴到common.py文件的末尾。
# by:迪菲赫尔曼
import warnings
import torch
from torch import nn
warnings.filterwarnings("ignore")
"""
This code is mainly the deformation process of our DSConv
"""
class DSConv(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch, kernel_size, extend_scope, morph,
if_offset):
"""
动态蛇形卷积
:param in_ch: 输入通道
:param out_ch: 输出通道
:param kernel_size: 卷积核的大小
:param extend_scope: 扩展范围（默认为此方法的1）
:param morph: 卷积核的形态主要分为两种类型，沿x轴（0）和沿y轴（1）（详细信息请参阅论文）
:param if_offset: 是否需要变形，如果为False，则是标准卷积核
"""
super(DSConv, self).__init__()
# use the <offset_conv> to learn the deformable offset
# offset_conv: 学习可变形偏移的卷积层
self.offset_conv = nn.Conv2d(in_ch, 2 * kernel_size, 3, padding=1)
self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * kernel_size)
self.kernel_size = kernel_size
# two types of the DSConv (along x-axis and y-axis)
# dsc_conv_x 和 dsc_conv_y：两种动态蛇形卷积层，分别沿x轴和y轴。
self.dsc_conv_x = nn.Conv2d(
in_ch,
out_ch,
kernel_size=(kernel_size, 1),
stride=(kernel_size, 1),
padding=0,
)
self.dsc_conv_y = nn.Conv2d(
in_ch,
out_ch,
kernel_size=(1, kernel_size),
stride=(1, kernel_size),
padding=0,
)
# gn：组归一化层
self.gn = nn.GroupNorm(out_ch // 4, out_ch)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
# extend_scope：扩展范围
self.extend_scope = extend_scope
# morph：卷积核形态的类型
self.morph = morph
# if_offset：指示是否需要变形的布尔值
self.if_offset = if_offset
def forward(self, f):
offset = self.offset_conv(f)
offset = self.bn(offset)
# We need a range of deformation between -1 and 1 to mimic the snake's swing
offset = torch.tanh(offset)
input_shape = f.shape
dsc = DSC(input_shape, self.kernel_size, self.extend_scope, self.morph)
deformed_feature = dsc.deform_conv(f, offset, self.if_offset)
if self.morph == 0:
x = self.dsc_conv_x(deformed_feature.type(f.dtype))
x = self.gn(x)
x = self.relu(x)
return x
else:
x = self.dsc_conv_y(deformed_feature.type(f.dtype))
x = self.gn(x)
x = self.relu(x)
return x
# Core code, for ease of understanding, we mark the dimensions of input and output next to the code
class DSC(object):
def __init__(self, input_shape, kernel_size, extend_scope, morph):
self.num_points = kernel_size
self.width = input_shape[2]
self.height = input_shape[3]
self.morph = morph
self.extend_scope = extend_scope # offset (-1 ~ 1) * extend_scope
# define feature map shape
"""
B: Batch size C: Channel W: Width H: Height
"""
self.num_batch = input_shape[0]
self.num_channels = input_shape[1]
"""
input: offset [B,2*K,W,H] K: Kernel size (2*K: 2D image, deformation contains <x_offset> and <y_offset>)
output_x: [B,1,W,K*H] coordinate map
output_y: [B,1,K*W,H] coordinate map
"""
def _coordinate_map_3D(self, offset, if_offset):
"""
1.输入为偏移 (offset) 和是否需要偏移 (if_offset)。
2.根据输入特征图的形状、卷积核大小、扩展范围以及形态类型，生成二维坐标映射。
3.如果形态类型为0，表示沿x轴，生成y坐标映射；如果形态类型为1，表示沿y轴，生成x坐标映射。
4.根据偏移和扩展范围调整坐标映射。
5.返回生成的坐标映射。
"""
device = offset.device
# offset
y_offset, x_offset = torch.split(offset, self.num_points, dim=1)
y_center = torch.arange(0, self.width).repeat([self.height])
y_center = y_center.reshape(self.height, self.width)
y_center = y_center.permute(1, 0)
y_center = y_center.reshape([-1, self.width, self.height])
y_center = y_center.repeat([self.num_points, 1, 1]).float()
y_center = y_center.unsqueeze(0)
x_center = torch.arange(0, self.height).repeat([self.width])
x_center = x_center.reshape(self.width, self.height)
x_center = x_center.permute(0, 1)
x_center = x_center.reshape([-1, self.width, self.height])
x_center = x_center.repeat([self.num_points, 1, 1]).float()
x_center = x_center.unsqueeze(0)
if self.morph == 0:
"""
Initialize the kernel and flatten the kernel
y: only need 0
x: -num_points//2 ~ num_points//2 (Determined by the kernel size)
!!! The related PPT will be submitted later, and the PPT will contain the whole changes of each step
"""
y = torch.linspace(0, 0, 1)
x = torch.linspace(
-int(self.num_points // 2),
int(self.num_points // 2),
int(self.num_points),
)
y, x = torch.meshgrid(y, x)
y_spread = y.reshape(-1, 1)
x_spread = x.reshape(-1, 1)
y_grid = y_spread.repeat([1, self.width * self.height])
y_grid = y_grid.reshape([self.num_points, self.width, self.height])
y_grid = y_grid.unsqueeze(0) # [B*K*K, W,H]
x_grid = x_spread.repeat([1, self.width * self.height])
x_grid = x_grid.reshape([self.num_points, self.width, self.height])
x_grid = x_grid.unsqueeze(0) # [B*K*K, W,H]
y_new = y_center + y_grid
x_new = x_center + x_grid
y_new = y_new.repeat(self.num_batch, 1, 1, 1).to(device)
x_new = x_new.repeat(self.num_batch, 1, 1, 1).to(device)
y_offset_new = y_offset.detach().clone()
if if_offset:
y_offset = y_offset.permute(1, 0, 2, 3)
y_offset_new = y_offset_new.permute(1, 0, 2, 3)
center = int(self.num_points // 2)
# The center position remains unchanged and the rest of the positions begin to swing
# This part is quite simple. The main idea is that "offset is an iterative process"
y_offset_new[center] = 0
for index in range(1, center):
y_offset_new[center + index] = (y_offset_new[center + index - 1] + y_offset[center + index])
y_offset_new[center - index] = (y_offset_new[center - index + 1] + y_offset[center - index])
y_offset_new = y_offset_new.permute(1, 0, 2, 3).to(device)
y_new = y_new.add(y_offset_new.mul(self.extend_scope))
y_new = y_new.reshape(
[self.num_batch, self.num_points, 1, self.width, self.height])
y_new = y_new.permute(0, 3, 1, 4, 2)
y_new = y_new.reshape([
self.num_batch, self.num_points * self.width, 1 * self.height
])
x_new = x_new.reshape(
[self.num_batch, self.num_points, 1, self.width, self.height])
x_new = x_new.permute(0, 3, 1, 4, 2)
x_new = x_new.reshape([
self.num_batch, self.num_points * self.width, 1 * self.height
])
return y_new, x_new
else:
"""
Initialize the kernel and flatten the kernel
y: -num_points//2 ~ num_points//2 (Determined by the kernel size)
x: only need 0
"""
y = torch.linspace(
-int(self.num_points // 2),
int(self.num_points // 2),
int(self.num_points),
)
x = torch.linspace(0, 0, 1)
y, x = torch.meshgrid(y, x)
y_spread = y.reshape(-1, 1)
x_spread = x.reshape(-1, 1)
y_grid = y_spread.repeat([1, self.width * self.height])
y_grid = y_grid.reshape([self.num_points, self.width, self.height])
y_grid = y_grid.unsqueeze(0)
x_grid = x_spread.repeat([1, self.width * self.height])
x_grid = x_grid.reshape([self.num_points, self.width, self.height])
x_grid = x_grid.unsqueeze(0)
y_new = y_center + y_grid
x_new = x_center + x_grid
y_new = y_new.repeat(self.num_batch, 1, 1, 1)
x_new = x_new.repeat(self.num_batch, 1, 1, 1)
y_new = y_new.to(device)
x_new = x_new.to(device)
x_offset_new = x_offset.detach().clone()
if if_offset:
x_offset = x_offset.permute(1, 0, 2, 3)
x_offset_new = x_offset_new.permute(1, 0, 2, 3)
center = int(self.num_points // 2)
x_offset_new[center] = 0
for index in range(1, center):
x_offset_new[center + index] = (x_offset_new[center + index - 1] + x_offset[center + index])
x_offset_new[center - index] = (x_offset_new[center - index + 1] + x_offset[center - index])
x_offset_new = x_offset_new.permute(1, 0, 2, 3).to(device)
x_new = x_new.add(x_offset_new.mul(self.extend_scope))
y_new = y_new.reshape(
[self.num_batch, 1, self.num_points, self.width, self.height])
y_new = y_new.permute(0, 3, 1, 4, 2)
y_new = y_new.reshape([
self.num_batch, 1 * self.width, self.num_points * self.height
])
x_new = x_new.reshape(
[self.num_batch, 1, self.num_points, self.width, self.height])
x_new = x_new.permute(0, 3, 1, 4, 2)
x_new = x_new.reshape([
self.num_batch, 1 * self.width, self.num_points * self.height
])
return y_new, x_new
"""
input: input feature map [N,C,D,W,H]；coordinate map [N,K*D,K*W,K*H]
output: [N,1,K*D,K*W,K*H] deformed feature map
"""
def _bilinear_interpolate_3D(self, input_feature, y, x):
"""
1.输入为输入特征图 (input_feature)、y坐标映射 (y) 和x坐标映射 (x)。
2.进行三维双线性插值，获取变形后的特征。
3.返回插值得到的变形特征。
"""
device = input_feature.device
y = y.reshape([-1]).float()
x = x.reshape([-1]).float()
zero = torch.zeros([]).int()
max_y = self.width - 1
max_x = self.height - 1
# find 8 grid locations
y0 = torch.floor(y).int()
y1 = y0 + 1
x0 = torch.floor(x).int()
x1 = x0 + 1
# clip out coordinates exceeding feature map volume
y0 = torch.clamp(y0, zero, max_y)
y1 = torch.clamp(y1, zero, max_y)
x0 = torch.clamp(x0, zero, max_x)
x1 = torch.clamp(x1, zero, max_x)
input_feature_flat = input_feature.flatten()
input_feature_flat = input_feature_flat.reshape(
self.num_batch, self.num_channels, self.width, self.height)
input_feature_flat = input_feature_flat.permute(0, 2, 3, 1)
input_feature_flat = input_feature_flat.reshape(-1, self.num_channels)
dimension = self.height * self.width
base = torch.arange(self.num_batch) * dimension
base = base.reshape([-1, 1]).float()
repeat = torch.ones([self.num_points * self.width * self.height
]).unsqueeze(0)
repeat = repeat.float()
base = torch.matmul(base, repeat)
base = base.reshape([-1])
base = base.to(device)
base_y0 = base + y0 * self.height
base_y1 = base + y1 * self.height
# top rectangle of the neighbourhood volume
index_a0 = base_y0 - base + x0
index_c0 = base_y0 - base + x1
# bottom rectangle of the neighbourhood volume
index_a1 = base_y1 - base + x0
index_c1 = base_y1 - base + x1
# get 8 grid values
value_a0 = input_feature_flat[index_a0.type(torch.int64)].to(device)
value_c0 = input_feature_flat[index_c0.type(torch.int64)].to(device)
value_a1 = input_feature_flat[index_a1.type(torch.int64)].to(device)
value_c1 = input_feature_flat[index_c1.type(torch.int64)].to(device)
# find 8 grid locations
y0 = torch.floor(y).int()
y1 = y0 + 1
x0 = torch.floor(x).int()
x1 = x0 + 1
# clip out coordinates exceeding feature map volume
y0 = torch.clamp(y0, zero, max_y + 1)
y1 = torch.clamp(y1, zero, max_y + 1)
x0 = torch.clamp(x0, zero, max_x + 1)
x1 = torch.clamp(x1, zero, max_x + 1)
x0_float = x0.float()
x1_float = x1.float()
y0_float = y0.float()
y1_float = y1.float()
vol_a0 = ((y1_float - y) * (x1_float - x)).unsqueeze(-1).to(device)
vol_c0 = ((y1_float - y) * (x - x0_float)).unsqueeze(-1).to(device)
vol_a1 = ((y - y0_float) * (x1_float - x)).unsqueeze(-1).to(device)
vol_c1 = ((y - y0_float) * (x - x0_float)).unsqueeze(-1).to(device)
outputs = (value_a0 * vol_a0 + value_c0 * vol_c0 + value_a1 * vol_a1 +
value_c1 * vol_c1)
if self.morph == 0:
outputs = outputs.reshape([
self.num_batch,
self.num_points * self.width,
1 * self.height,
self.num_channels,
])
outputs = outputs.permute(0, 3, 1, 2)
else:
outputs = outputs.reshape([
self.num_batch,
1 * self.width,
self.num_points * self.height,
self.num_channels,
])
outputs = outputs.permute(0, 3, 1, 2)
return outputs
def deform_conv(self, input, offset, if_offset):
"""
1.输入为原始特征图 (input)、偏移 (offset) 和是否需要偏移 (if_offset)。
2.调用 _coordinate_map_3D 方法获取坐标映射。
3.调用 _bilinear_interpolate_3D 方法进行双线性插值，得到变形后的特征。
4.返回变形后的特征。
"""
y, x = self._coordinate_map_3D(offset, if_offset)
deformed_feature = self._bilinear_interpolate_3D(input, y, x)
return deformed_feature
#---------------------------------YOLOv5 专用部分↓---------------------------------
class DSConv_Bottleneck(nn.Module):
# DSConv bottleneck
def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, shortcut, groups, expansion
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g)
self.add = shortcut and c1 == c2
self.snc = DSConv(c2, c2, 3, 1, 1, True)
def forward(self, x):
return x + self.snc(self.cv2(self.cv1(x))) if self.add else self.snc(self.cv2(self.cv1(x)))
class DSConv_C3(nn.Module):
# DSConv Bottleneck with 3 convolutions
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # act=FReLU(c2)
self.m = nn.Sequential(*(DSConv_Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)))
def forward(self, x):
return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))
#---------------------------------YOLOv5 专用部分↑---------------------------------
第②步：修改yolo.py文件??
再来修改yolo.py，在parse_model函数中找到?elif m is nn.BatchNorm2d:语句，在其后面加上下面代码：?
elif m in (DSConv, DSConv_C3):
c1, c2 = ch[f], args[0]
if c2 != nc:
c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)
args = [c1, c2, *args[1:]]
if m is DSConv_C3:
args.insert(2, n) # number of repeats
n = 1?如下图所示：
第③步：创建自定义的yaml文件??
第1种，替换conv结构
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.5 # layer channel multiple
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 6, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 3, C3, [1024]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9
]
# YOLOv5 v6.0 head
head:
[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 3, C3, [512]], # 13
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 3, DSConv, [256, 3,1,1,True]], # 17 (P3/8-small)
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4
[-1, 3, DSConv, [512, 3,1,1,True]], # 20 (P4/16-medium)
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
[-1, 3, DSConv, [1024, 3,1,1,True]], # 23 (P5/32-large)
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]这里要注意一个问题，替换时DSConv参数是需要做对应修改：
如下图栗子所示：?
如果直接改模块名会出现缺参报错：
TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments: 'morph' and 'if_offset'
第2种，替换C3模块?
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.5 # layer channel multiple
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, DSConv_C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 6, DSConv_C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, DSConv_C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 3, DSConv_C3, [1024]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9
]
# YOLOv5 v6.0 head
head:
[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 3, C3, [512]], # 13
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]
替换C3模块直接改模块名字就行。?
代码参考：
改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积_yolov7加入dynamic snake convolution-CSDN博客
第④步：验证是否加入成功
运行yolo.py
第1种?
第2种??
?这样就OK啦！
🌟本人YOLOv5系列导航
??? ?🍀YOLOv5源码详解系列：??
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析
??????YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.py
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）——验证部分val（test）.py
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（5）——配置文件yolov5s.yaml
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（6）——网络结构（1）yolo.py
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（7）——网络结构（2）common.py
???? ?🍀YOLOv5入门实践系列：??
YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集
YOLOv5入门实践（5）——从零开始，手把手教你训练自己的目标检测模型（包含pyqt5界面）
文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/135758781
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我的编程经验分享网邮箱：chenni525@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
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