爆改YOLOv8 | 利用YOLOv9最新的SPPELAN模块改进SPPF

1,本文介绍

本文给大家带来的是利用yolov9的sppelen模块来改进yolov8的sppf,关于sppelen模块大家可以取查看yolov9的论文

本文将讲解如何将SPPELEN融合进yolov8

话不多说,上代码!

2,将SPPELEN融合进YOLOv8

2.1 步骤一

首先找到如下的目录'ultralytics/nn',然后在这个目录下创建一个'Addmodules'文件夹,然后在这个目录下创建一个SPPELEN.py文件,文件名字可以根据你自己的习惯起,然后将SPPELEN的核心代码复制进去。

复制代码
import torch
import torch.nn as nn
 
__all__ = ['SPPELAN']
 
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):
        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):
        return self.act(self.bn(self.conv(x)))
 
    def forward_fuse(self, x):
        return self.act(self.conv(x))
 
 
class SP(nn.Module):
    def __init__(self, k=3, s=1):
        super(SP, self).__init__()
        self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=s, padding=k // 2)
 
    def forward(self, x):
        return self.m(x)
 
 
class SPPELAN(nn.Module):
    # spp-elan
    def __init__(self, c1, c2, c3):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
        self.c = c3
        self.cv1 = Conv(c1, c3, 1, 1)
        self.cv2 = SP(5)
        self.cv3 = SP(5)
        self.cv4 = SP(5)
        self.cv5 = Conv(4*c3, c2, 1, 1)
 
    def forward(self, x):
        y = [self.cv1(x)]
        y.extend(m(y[-1]) for m in [self.cv2, self.cv3, self.cv4])
        return self.cv5(torch.cat(y, 1))

第二步我们在该目录(Addmodules)下创建一个新的py文件名字为'init.py',然后在其内部添加如下代码。

最终结果如下图标注所示

2.2 步骤二

在task.py中导入标注框内代码

2.4 步骤四

在parse_model方法如下位置添加如下代码

到此注册成功,复制后面的yaml文件直接运行即可

yaml文件如下

复制代码
# 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, 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, SPPELAN, [1024, 256]]  # 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)
 
  - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

# 关于SPPELEN添加的位置还可以放在颈部,针对不同数据集位置不同,效果不同

不知不觉已经看完了哦,动动小手留个点赞吧--_--

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