【RT-DETR有效改进】轻量化CNN网络MobileNetV2改进特征提取网络

前言

大家好，这里是RT-DETR有效涨点专栏。

本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultralytics仓库版本的ResNet官方版本，同时ultralytics仓库的一些参数是和RT-DETR相冲的所以我也是会教大家调好一些参数和代码，真正意义上的跑ultralytics的和RT-DETR官方版本的无区别

👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑???

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MobileNetV2，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精度上都要比V1版本强很多，其在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中都展现了一定的有效性，这个模型大家看图片可以看出非常明显的上升趋势，但是我只训练了100epochs，但是如果可以加大一些轮次让其完全收敛估计精度差不多，但是MobileNetV2参数相对于ResNet18下降了百分之五十！。

专栏链接：RT-DETR剑指论文专栏，持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR

目录

一、本文介绍

二、MobileNetV2的框架原理

2.1?MobileNetV2的基本原理

2.1.1 反转残差结构?

2.1.2?线性瓶颈层

2.1.3?SSDLite框架?

三、MobileNetV2的核心代码

四、手把手教你添加MobileNetV2网络结构

4.1 修改一

4.2 修改二?

4.3 修改三?

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七?

4.8 修改八

4.9 RT-DETR不能打印计算量问题的解决

4.10 可选修改

五、MobileNetV2的yaml文件

5.1 yaml文件

5.2 运行文件

5.3 成功训练截图

六、全文总结

二、MobileNetV2的框架原理

?官方论文地址：官方论文地址

官方代码地址：官方代码地址

?

2.1?MobileNetV2的基本原理

MobileNetV2是在MobileNetV1基础上提出来的，其不光具有V1的全部改进，还提出了采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征，同时去除狭窄层中的非线性，以维持表征能力。MobileNetV2通过这种设计提高了性能，并在多种任务和基准测试上表现出色。此外，它提出了一种新的框架SSDLite，用于移动设备上的目标检测，并展示了如何构建移动语义分割模型Mobile DeepLabv3。这种方法允许输入/输出域与变换的表达力解耦，为进一步分析提供了方便的框架。?

MobileNetV2的主要创新点包括：

1. 反转残差结构：使用轻量级的深度卷积作为扩展层来提高特征过滤的效率。
2. 线性瓶颈层：在狭窄的层中去除非线性激活函数，以保持网络的表征能力。
3. SSDLite框架：用于移动设备上的高效目标检测，它是一种简化和优化的SSD框架。
?

2.1.1 反转残差结构?

反转残差结构是MobileNetV2的关键特性，它采用轻量级的深度可分离卷积作为扩展层。这种结构首先使用1x1的卷积将输入特征图的通道数扩大，然后应用深度可分离卷积对这些扩展的特征图进行空间特征提取，最后再次通过1x1的卷积将通道数减少，恢复到原来的尺寸。这样的设计有效地提高了网络处理特征的效率，同时减少了参数数量和计算成本。通过这种方式，MobileNetV2能够在保持模型轻量的同时，提供足够的模型表现力，适用于移动和嵌入式设备上的高效计算。?

上图展示了残差块和反转残差块之间的区别：

(a) 残差：传统的残差块通过直接连接输入和输出来促进特征的传递，通常包含具有高通道数的层和ReLU激活函数。
(b) 反转残差块：在反转残差块中，连接是在瓶颈层之间，即通道数较少的层，而且去除了非线性激活函数，以保持特征的表达力。这种设计通常首先用一个扩展层增加通道数，然后应用深度卷积处理特征，并且在最后一个线性层减少通道数。

2.1.2?线性瓶颈层

线性瓶颈层是MobileNetV2架构中的另一个关键特性。在这种结构中，传统的非线性激活函数被有意地从瓶颈层中去除。瓶颈层是指那些通道数较少的卷积层，它们位于扩展层和压缩层之间。这样做的目的是为了减少信息在通过狭窄层时的损失，因为非线性操作可能会破坏特征中的一些信息。通过保持这些层的线性，网络能够维持更丰富的特征表示，这对于提高模型的整体性能至关重要。

总结：就是在一些卷积层里面把激活函数删除掉了，类似于v8中的Bottleneck模块，将其中的激活函数删除掉。

2.1.3?SSDLite框架?

SSDLite是一个轻量级的目标检测框架，专为移动设备优化。它是SSD框架的简化版本，通过使用深度可分离卷积替换SSD中的标准卷积，显著减少了计算量和模型的大小。SSDLite继承了SSD的单次检测机制，使得模型在进行目标检测时既高效又准确。这种设计使SSDLite非常适合在资源受限的设备上进行实时目标检测任务。

?

上图展示了可分离卷积块的演变。其中：

(a) 展示了常规的卷积。
(b) 展示了可分离卷积块，这种块首先使用深度卷积分别处理每个输入通道，然后用一个1x1的卷积组合这些特征。
(c) 展示了带有线性瓶颈的可分离卷积，它在瓶颈层中移除了非线性激活函数，以保持特征的表达力。
(d) 展示了带有扩展层的瓶颈结构，它使用一个扩展层放大特征空间，然后再用深度卷积和1x1卷积进行处理。

对角线阴影的纹理表示不包含非线性的层，最后的浅色层表示下一个块的开始。请注意，当堆叠时，2d和2c是等效的块。

三、MobileNetV2的核心代码

下面的代码是整个MobileNetV2的核心代码，大家如果想学习可以和上面的框架原理对比着看一看估计会有一定的收获，使用方式看章节四。

"""A from-scratch implementation of MobileNetV2 paper ( for educational purposes ).

Paper
    MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks - https://arxiv.org/abs/1801.04381

author : shubham.aiengineer@gmail.com
"""


import torch
from torch import nn
from torchsummary import summary


class ConvNormReLUBlock(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        in_channels: int,
        out_channels: int,
        kernel_size: list,
        stride: int = 1,
        padding: int = 0,
        groups: int = 1,
        bias: bool = False,
        activation: bool = nn.ReLU6,
    ):
        """Constructs a block containing a combination of convolution, batchnorm and relu

        Args:
            in_channels (int): input channels
            out_channels (int): output channels
            kernel_size (list): kernel size parameter for convolution
            stride (int, optional): stride parameter for convolution. Defaults to 1.
            padding (int, optional): padding parameter for convolution. Defaults to 0.
            groups (int, optional): number of blocked connections from input channel to output channel for convolution. Defaults to 1.
            bias (bool, optional): whether to enable bias in convolution. Defaults to False.
            activation (bool, optional): activation function to use. Defaults to nn.ReLU6.
        """

        super().__init__()

        self.conv = nn.Conv2d(
            in_channels,
            out_channels,
            kernel_size,
            stride=stride,
            padding=padding,
            groups=groups,
            bias=bias,
        )
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.activation = activation()

    def forward(self, x):
        """Perform forward pass."""

        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.activation(x)

        return x


class InverseResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        in_channels: int,
        out_channels: int,
        expansion_factor: int = 6,
        stride: int = 1,
    ):
        """Constructs a inverse residual block with depthwise seperable convolution

        Args:
            in_channels (int): input channels
            out_channels (int): output channels
            expansion_factor (int, optional): Calculating the input & output channel for depthwise convolution by multiplying the expansion factor with input channels. Defaults to 6.
            stride (int, optional): stride paramemeter for depthwise convolution. Defaults to 1.
        """

        super().__init__()

        hidden_channels = in_channels * expansion_factor
        self.residual = in_channels == out_channels and stride == 1

        self.conv1 = (
            ConvNormReLUBlock(in_channels, hidden_channels, (1, 1))
            if in_channels != hidden_channels
            else nn.Identity() #  If it's not the first layer, then we need to add a 1x1 convolutional layer to expand the number of channels
        )
        self.depthwise_conv = ConvNormReLUBlock(
            hidden_channels,
            hidden_channels,
            (3, 3),
            stride=stride,
            padding=1,
            groups=hidden_channels,
        )
        self.conv2 = ConvNormReLUBlock(
            hidden_channels, out_channels, (1, 1), activation=nn.Identity
        )

    def forward(self, x):
        """Perform forward pass."""

        identity = x

        x = self.conv1(x)
        x = self.depthwise_conv(x)
        x = self.conv2(x)

        if self.residual:
            x = torch.add(x, identity)

        return x


class MobileNetV2(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        n_classes: int = 1000,
        input_channel: int = 3,
        dropout: float = 0.2,
    ):
        """Constructs MobileNetV2 architecture

        Args:
            n_classes (int, optional): output neuron in last layer. Defaults to 1000.
            input_channel (int, optional): input channels in first conv layer. Defaults to 3.
            dropout (float, optional): dropout in last layer. Defaults to 0.2.
        """

        super().__init__()

        # The configuration of MobileNetV2
        # input channels, expansion factor, output channels, repeat, stride,
        config = (
            (32, 1, 16, 1, 1),
            (16, 6, 24, 2, 2),
            (24, 6, 32, 3, 2),
            (32, 6, 64, 4, 2),
            (64, 6, 96, 3, 1),
            (96, 6, 160, 3, 2),
            (160, 6, 320, 1, 1),
        )

        self.model = nn.Sequential(
            ConvNormReLUBlock(input_channel, 32, (3, 3), stride=2, padding=1)
        )

        for in_channels, expansion_factor, out_channels, repeat, stride in config:
            for _ in range(repeat):
                self.model.append(
                    InverseResidualBlock(
                        in_channels=in_channels,
                        out_channels=out_channels,
                        expansion_factor=expansion_factor,
                        stride=stride,
                    )
                )
                in_channels = out_channels
                stride = 1

        self.index = [24, 32, 96, 320]
        self.width_list = [i.size(1) for i in self.forward(torch.randn(1, 3, 640, 640))]

    def forward(self, x):
        """Perform forward pass."""
        results = [None, None, None, None]

        for model in self.model:
            x = model(x)
            if x.size(1) in self.index:
                position = self.index.index(x.size(1))  # Find the position in the index list
                results[position] = x
            results.append(x)
        return results


if __name__ == "__main__":

    # Generating Sample image
    image_size = (1, 3, 224, 224)
    image = torch.rand(*image_size)

    # Model
    mobilenet_v2 = MobileNetV2()

    # summary(
    #     mobilenet_v2,
    #     input_data=image,
    #     col_names=["input_size", "output_size", "num_params"],
    #     device="cpu",
    #     depth=2,
    # )

    out = mobilenet_v2(image)
    print("Output shape : ", out.shape)

四、手把手教你添加MobileNetV2网络结构

下面教大家如何修改该网络结构，主干网络结构的修改步骤比较复杂，我也会将task.py文件上传到CSDN的文件中，大家如果自己修改不正确，可以尝试用我的task.py文件替换你的，然后只需要修改其中的第1、2、3、5步即可。

?修改过程中大家一定要仔细?

4.1 修改一

首先我门中到如下“ultralytics/nn”的目录，我们在这个目录下在创建一个新的目录，名字为'Addmodules'（此文件之后就用于存放我们的所有改进机制），之后我们在创建的目录内创建一个新的py文件复制粘贴进去 ，可以根据文章改进机制来起，这里大家根据自己的习惯命名即可。

4.2 修改二?

第二步我们在我们创建的目录内创建一个新的py文件名字为'__init__.py'（只需要创建一个即可），然后在其内部导入我们本文的改进机制即可，其余代码均为未发大家没有不用理会！。

4.3 修改三?

第三步我门中到如下文件'ultralytics/nn/tasks.py'然后在开头导入我们的所有改进机制（如果你用了我多个改进机制，这一步只需要修改一次即可）。

4.4 修改四

添加如下两行代码！！！

?

4.5 修改五

找到七百多行大概把具体看图片，按照图片来修改就行，添加红框内的部分，注意没有()只是函数名（此处我的文件里已经添加很多了后期都会发出来，大家没有的不用理会即可）。

        elif m in {自行添加对应的模型即可，下面都是一样的}:
            m = m(*args)
            c2 = m.width_list  # 返回通道列表
            backbone = True

4.6 修改六

用下面的代码替换红框内的内容。?

?

if isinstance(c2, list):
    m_ = m
    m_.backbone = True
else:
    m_ = nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args)  # module
    t = str(m)[8:-2].replace('__main__.', '')  # module type
m.np = sum(x.numel() for x in m_.parameters())  # number params
m_.i, m_.f, m_.type = i + 4 if backbone else i, f, t  # attach index, 'from' index, type
if verbose:
    LOGGER.info(f'{i:>3}{str(f):>20}{n_:>3}{m.np:10.0f}  {t:<45}{str(args):<30}')  # print
save.extend(
    x % (i + 4 if backbone else i) for x in ([f] if isinstance(f, int) else f) if x != -1)  # append to savelist
layers.append(m_)
if i == 0:
    ch = []
if isinstance(c2, list):
    ch.extend(c2)
    if len(c2) != 5:
        ch.insert(0, 0)
else:
    ch.append(c2)

4.7 修改七?

修改七这里非常要注意，不是文件开头YOLOv8的那predict，是400+行的RTDETR的predict！！！初始模型如下，用我给的代码替换即可！！！

?

代码如下->

 def predict(self, x, profile=False, visualize=False, batch=None, augment=False, embed=None):
        """
        Perform a forward pass through the model.

        Args:
            x (torch.Tensor): The input tensor.
            profile (bool, optional): If True, profile the computation time for each layer. Defaults to False.
            visualize (bool, optional): If True, save feature maps for visualization. Defaults to False.
            batch (dict, optional): Ground truth data for evaluation. Defaults to None.
            augment (bool, optional): If True, perform data augmentation during inference. Defaults to False.
            embed (list, optional): A list of feature vectors/embeddings to return.

        Returns:
            (torch.Tensor): Model's output tensor.
        """
        y, dt, embeddings = [], [], []  # outputs
        for m in self.model[:-1]:  # except the head part
            if m.f != -1:  # if not from previous layer
                x = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f]  # from earlier layers
            if profile:
                self._profile_one_layer(m, x, dt)
            if hasattr(m, 'backbone'):
                x = m(x)
                if len(x) != 5:  # 0 - 5
                    x.insert(0, None)
                for index, i in enumerate(x):
                    if index in self.save:
                        y.append(i)
                    else:
                        y.append(None)
                x = x[-1]  # 最后一个输出传给下一层
            else:
                x = m(x)  # run
                y.append(x if m.i in self.save else None)  # save output
            if visualize:
                feature_visualization(x, m.type, m.i, save_dir=visualize)
            if embed and m.i in embed:
                embeddings.append(nn.functional.adaptive_avg_pool2d(x, (1, 1)).squeeze(-1).squeeze(-1))  # flatten
                if m.i == max(embed):
                    return torch.unbind(torch.cat(embeddings, 1), dim=0)
        head = self.model[-1]
        x = head([y[j] for j in head.f], batch)  # head inference
        return x

4.8 修改八

我们将下面的s用640替换即可，这一步也是部分的主干可以不修改，但有的不修改就会报错，所以我们还是修改一下。

4.9 RT-DETR不能打印计算量问题的解决

计算的GFLOPs计算异常不打印，所以需要额外修改一处，?我们找到如下文件'ultralytics/utils/torch_utils.py'文件内有如下的代码按照如下的图片进行修改，大家看好函数就行，其中红框的640可能和你的不一样， 然后用我给的代码替换掉整个代码即可。

def get_flops(model, imgsz=640):
    """Return a YOLO model's FLOPs."""
    try:
        model = de_parallel(model)
        p = next(model.parameters())
        # stride = max(int(model.stride.max()), 32) if hasattr(model, 'stride') else 32  # max stride
        stride = 640
        im = torch.empty((1, 3, stride, stride), device=p.device)  # input image in BCHW format
        flops = thop.profile(deepcopy(model), inputs=[im], verbose=False)[0] / 1E9 * 2 if thop else 0  # stride GFLOPs
        imgsz = imgsz if isinstance(imgsz, list) else [imgsz, imgsz]  # expand if int/float
        return flops * imgsz[0] / stride * imgsz[1] / stride  # 640x640 GFLOPs
    except Exception:
        return 0

4.10 可选修改

有些读者的数据集部分图片比较特殊，在验证的时候会导致形状不匹配的报错，如果大家在验证的时候报错形状不匹配的错误可以固定验证集的图片尺寸，方法如下?->

找到下面这个文件ultralytics/models/yolo/detect/train.py然后其中有一个类是DetectionTrainer class中的build_dataset函数中的一个参数rect=mode == 'val'改为rect=False

五、MobileNetV2的yaml文件

5.1 yaml文件

大家复制下面的yaml文件，然后通过我给大家的运行代码运行即可，RT-DETR的调参部分需要后面的文章给大家讲，现在目前免费给大家看这一部分不开放。

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/rtdetr

# Parameters
nc: 80  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-cls.yaml' will call yolov8-cls.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  l: [1.00, 1.00, 1024]

backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, MobileNetV2, []]  # 4

head:
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]]  # 5 input_proj.2
  - [-1, 1, AIFI, [1024, 8]] # 6
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]]  # 7, Y5, lateral_convs.0

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 8
  - [3, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]]  # 9 input_proj.1
  - [[-2, -1], 1, Concat, [1]] # 10
  - [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]]  # 11, fpn_blocks.0
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]]   # 12, Y4, lateral_convs.1

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 13
  - [2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]]  # 14 input_proj.0
  - [[-2, -1], 1, Concat, [1]]  # 15 cat backbone P4
  - [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]]    # X3 (16), fpn_blocks.1

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]   # 17, downsample_convs.0
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # 18 cat Y4
  - [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]]    # F4 (19), pan_blocks.0

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]   # 20, downsample_convs.1
  - [[-1, 7], 1, Concat, [1]]  # 21 cat Y5
  - [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]]    # F5 (22), pan_blocks.1

  - [[16, 19, 22], 1, RTDETRDecoder, [nc, 256, 300, 4, 8, 3]]  # Detect(P3, P4, P5)

5.2 运行文件

大家可以创建一个train.py文件将下面的代码粘贴进去然后替换你的文件运行即可开始训练。

import warnings
from ultralytics import RTDETR
warnings.filterwarnings('ignore')

if __name__ == '__main__':
    model = RTDETR('替换你想要运行的yaml文件')
    # model.load('') # 可以加载你的版本预训练权重
    model.train(data=r'替换你的数据集地址即可',
                cache=False,
                imgsz=640,
                epochs=72,
                batch=4,
                workers=0,
                device='0',
                project='runs/RT-DETR-train',
                name='exp',
                # amp=True
                )

5.3 成功训练截图

下面是成功运行的截图（确保我的改进机制是可用的），已经完成了有1个epochs的训练，图片太大截不全第2个epochs了。?

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六、全文总结

从今天开始正式开始更新RT-DETR剑指论文专栏，本专栏的内容会迅速铺开，在短期呢大量更新，价格也会乘阶梯性上涨，所以想要和我一起学习RT-DETR改进，可以在前期直接关注，本文专栏旨在打造全网最好的RT-DETR专栏为想要发论文的家进行服务。

?专栏链接：RT-DETR剑指论文专栏，持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR

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