YOLOv5改进 | Head | 将yolov5的检测头替换为ASFF_Detect

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在目标检测中，为了解决尺度变化的问题，通常采用金字塔特征表示。然而，对于基于特征金字塔的单次检测器来说，不同特征尺度之间的不一致性是一个主要限制。为此，研究人员提出了一种新颖的、基于数据的策略，用于金字塔特征融合，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了一种方法，用以在空间上过滤冲突信息，从而抑制不一致性，提高了特征的尺度不变性，并且几乎不引入额外的推理开销。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改 ，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

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1.原理

[2. 将ASFF_DETECT代码实现](#2. 将ASFF_DETECT代码实现)

[2.1 ASFF_DETECT添加到YOLOv5中](#2.1 ASFF_DETECT添加到YOLOv5中)

[2.2 新增yaml文件](#2.2 新增yaml文件)

[2.3 注册模块](#2.3 注册模块)

[2.4 执行程序](#2.4 执行程序)

[3. 完整代码分享](#3. 完整代码分享)

[4. GFLOPs](#4. GFLOPs)

[5. 进阶](#5. 进阶)

[6. 总结](#6. 总结)

1.原理

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自适应空间特征融合（ASFF）的主要原理旨在解决单次检测器中不同尺度特征的不一致性问题。具体来说，ASFF通过动态调整来自不同尺度特征金字塔层的特征贡献，确保每个检测对象的特征表示是一致且最优的。以下是ASFF的主要原理：

原理概述

多尺度特征的融合：
- 传统的特征金字塔网络（FPN）在不同尺度上提取特征，但这些特征在空间位置上可能存在不一致性，导致检测效果不佳。
- ASFF通过一个自适应融合模块，动态地结合来自不同尺度的特征图，使得每个像素点能够获得来自各个尺度的最优特征表示。
自适应权重学习：
- ASFF在训练过程中通过一个轻量级的网络结构（如1x1卷积层）学习自适应权重，这些权重用于加权组合来自不同尺度的特征。
- 这个学习过程是自适应的，即权重会根据输入图像的特征和目标物体的位置进行调整，从而确保融合后的特征在空间和语义上都是最优的。
特征一致性：
- 通过自适应权重，ASFF能有效地调节各尺度特征的贡献，解决了特征金字塔中不同层次特征之间的空间位置不一致性问题。
- 这种融合方式不仅增强了特征的一致性，还提高了检测器对各种尺度目标的响应能力。

具体步骤

特征提取：

输入图像通过基础卷积神经网络（如ResNet）提取特征，并通过特征金字塔网络（FPN）生成不同尺度的特征图。
权重生成：

对每个尺度的特征图，ASFF使用一个小型网络（如1x1卷积层）生成对应的自适应权重图。
特征融合：

将不同尺度的特征图与其对应的权重图逐像素相乘，然后进行加权求和，生成最终的融合特征图。
检测输出：

最终的融合特征图输入到检测头中，生成检测结果（如边界框和类别预测）。

优势

性能提升：通过自适应融合不同尺度的特征，ASFF显著提升了检测精度，特别是在复杂场景和多尺度目标检测任务中。
高效性：ASFF在提高性能的同时，保持了较低的计算开销，仅增加了极少的推理时间，适合实时应用。

ASFF的方法通过动态调整特征贡献，确保每个像素点在不同尺度特征上的最优组合，从而提高了单次检测器的整体检测性能。

2. 将ASFF_DETECT代码实现

2.1 ASFF_DETECT添加到YOLOv5中

**关键步骤一：**将下面代码粘贴到/yolov5-6.1/models/yolo.py文件中

class ASFF_Detect(nn.Module):   #add ASFFV5 layer and Rfb 
    stride = None  # strides computed during build
    onnx_dynamic = False  # ONNX export parameter
    export = False  # export mode

    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), multiplier=0.5,rfb=False,inplace=True):  # detection layer
        super().__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors
        self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init grid
        self.l0_fusion = ASFFV5(level=0, multiplier=multiplier,rfb=rfb)
        self.l1_fusion = ASFFV5(level=1, multiplier=multiplier,rfb=rfb)
        self.l2_fusion = ASFFV5(level=2, multiplier=multiplier,rfb=rfb)
        self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init anchor grid
        self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2))  # shape(nl,na,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv
        self.inplace = inplace  # use in-place ops (e.g. slice assignment)

    def forward(self, x):
        z = []  # inference output
        result=[]
       
        result.append(self.l2_fusion(x))
        result.append(self.l1_fusion(x))
        result.append(self.l0_fusion(x))
        x=result      
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

            if not self.training:  # inference
                if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)

                y = x[i].sigmoid() # https://github.com/iscyy/yoloair
                if self.inplace:
                    y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                else:  # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
                    xy, wh, conf = y.split((2, 2, self.nc + 1), 4)  # y.tensor_split((2, 4, 5), 4)  # torch 1.8.0
                    xy = (xy * 2 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    wh = (wh * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                    y = torch.cat((xy, wh, conf), 4)
                z.append(y.view(bs, -1, self.no))

        return x if self.training else (torch.cat(z, 1),) if self.export else (torch.cat(z, 1), x)
    
    def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
        d = self.anchors[i].device
        t = self.anchors[i].dtype
        shape = 1, self.na, ny, nx, 2  # grid shape
        y, x = torch.arange(ny, device=d, dtype=t), torch.arange(nx, device=d, dtype=t)
        if check_version(torch.__version__, '1.10.0'):  # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
            yv, xv = torch.meshgrid(y, x, indexing='ij')
        else:
            yv, xv = torch.meshgrid(y, x)
        grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand(shape) - 0.5  # add grid offset, i.e. y = 2.0 * x - 0.5
        anchor_grid = (self.anchors[i] * self.stride[i]).view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand(shape)
        #print(anchor_grid)
        return grid, anchor_grid

2.2 新增yaml文件

关键步骤二：在下/yolov5-6.1/models下新建文件 yolov5_ASFF.yaml并将下面代码复制进去

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # 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, False]],  # 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, ASFF_Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

2.3 注册模块

关键步骤三：在yolo.py中注册,

首先在model的类下面添加下面内容，位置如图所示

if isinstance(m, ASFF_Detect):
            s = 256  # 2x min stride
            m.inplace = self.inplace
            m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))])  # forward
            m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1)
            check_anchor_order(m)
            self.stride = m.stride
            try:
                self._initialize_biases()  # only run once    
                LOGGER.info('initialize_biases done')
            except:
                LOGGER.info('decoupled no biase ')

然后修改_profile_one_layer函数下的代码为

c = isinstance(m, Detect) or isinstance(m, ASFF_Detect) # is final layer, copy input as inplace fix

修改后如下图所示

修改_apply的内容

if isinstance(m, Detect) or isinstance(m, ASFF_Detect):

修改后如下

在parse_model函数中注册模块

内容如下位置如下

elif m is ASFF_Detect:
            args.append([ch[x] for x in f])
            if isinstance(args[1], int):  # number of anchors
                args[1] = [list(range(args[1] * 2))] * len(f)

2.4 执行程序

在train.py中，将cfg的参数路径设置为yolov5_ASFF.yaml的路径

建议大家写绝对路径，确保一定能找到

🚀运行程序，如果出现下面的内容则说明添加成功🚀

3. 完整代码分享

https://pan.baidu.com/s/1C98TemcSlia0n4ngAb9guQ?pwd=z6n4

提取码: z6n4

4. GFLOPs

关于GFLOPs的计算方式可以查看 ：百面算法工程师 | 卷积基础知识------Convolution

未改进的GFLOPs

改进后的GFLOPs

5. 进阶

现在的代码只能适配yolov5s版本，你能将他们扩展为更大的模型吗？

6. 总结

ASFF检测头的核心在于自适应地融合来自不同尺度的特征，以提高单次检测器的精度和鲁棒性。ASFF检测头首先通过基础卷积神经网络提取输入图像的基本特征，并通过特征金字塔网络（FPN）生成多个尺度的特征图。然后，ASFF模块在每个尺度上使用一个轻量级的网络（例如1x1卷积层）生成自适应权重图，这些权重图用来表示各个尺度特征对最终融合特征的贡献。接下来，不同尺度的特征图与对应的权重图逐像素相乘，再进行加权求和，生成一个融合后的特征图，该特征图在空间和语义上都更加一致。最后，这个融合特征图输入到检测头中，用于生成检测结果，包括物体的边界框和类别预测。通过这种自适应的特征融合方法，ASFF检测头有效地解决了不同尺度特征之间的不一致性问题，显著提高了检测精度，同时保持了较低的计算开销，使其适用于实时应用场景。