YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv5 (附手撕结构图)

一、本文介绍

本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干，RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型，其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列，其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet，其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型，这个网络结构目前还没有推出论文，所以其理论知识在网络上也是非常的少，我也是根据网络结构图进行了分析。

推荐指数：⭐⭐⭐

 专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

训练结果对比图->  

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目录

一、本文介绍

二、HGNetV2原理讲解

三、HGNetV2的代码

四、手把手教你添加HGNetV2 

4. 1 HGNetV2-l的yaml文件(此为对比试验版本)

4.2 HGNetV2-x的yaml文件

五、运行成功记录

六、本文总结

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二、HGNetV2原理讲解

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论文地址：RT-DETR论文地址

本文代码来源：HGNetV2的代码来源

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PP-HGNet 骨干网络的整体结构如下： 

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其中，PP-HGNet是由多个HG-Block组成，HG-Block的细节如下：

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上面的图表是PP-HGNet神经网络架构的概览，下面我会对其中的每一个模块进行分析：

1. Stem层：这是网络的初始预处理层，通常包含卷积层，开始从原始输入数据中提取特征。

2. HG（层次图）块：这些块是网络的核心组件，设计用于以层次化的方式处理数据。每个HG块可能处理数据的不同抽象层次，允许网络从低级和高级特征中学习。

3. LDS（可学习的下采样）层：位于HG块之间的这些层可能执行下采样操作，减少特征图的空间维度，减少计算负载并可能增加后续层的感受野。

4. GAP（全局平均池化）：在最终分类之前，使用GAP层将特征图的空间维度减少到每个特征图一个向量，有助于提高网络对输入数据空间变换的鲁棒性。

5. 最终的卷积和全连接（FC）层：网络以一系列执行最终分类任务的层结束。这通常涉及一个卷积层（有时称为1x1卷积）来组合特征，然后是将这些特征映射到所需输出类别数量的全连接层。 

这种架构的主要思想是利用层次化的方法来提取特征，其中复杂的模式可以在不同的规模和抽象层次上学习，提高网络处理复杂图像数据的能力。

这种分层和高效的处理对于图像分类等复杂任务非常有利，在这些任务中，精确预测至关重要的是在不同规模上识别复杂的模式和特征。图表还显示了HG块的扩展视图，包括多个不同滤波器大小的卷积层，以捕获多样化的特征，然后通过一个元素级相加或连接的操作（由+符号表示）在数据传递到下一层之前。

下面为手撕网络结构图->

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三、HGNetV2的核心代码

我们找到如下的目录'yolov5-master/models'在这个目录下创建一个文件目录(注意是目录，因为我这个专栏会出很多的更新，这里用一种一劳永逸的方法)文件目录起名modules，然后在下面新建一个文件，将我们的代码复制粘贴进去。

import torch
import torch.nn as nn
import math
import torch.nn.functional as F

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):
        """Initialize Conv layer with given arguments including activation."""
        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):
        """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor."""
        return self.act(self.bn(self.conv(x)))

    def forward_fuse(self, x):
        """Perform transposed convolution of 2D data."""
        return self.act(self.conv(x))

class LightConv(nn.Module):
    """
    Light convolution with args(ch_in, ch_out, kernel).

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
    """

    def __init__(self, c1, c2, k=1, act=nn.ReLU()):
        """Initialize Conv layer with given arguments including activation."""
        super().__init__()
        self.conv1 = Conv(c1, c2, 1, act=False)
        self.conv2 = DWConv(c2, c2, k, act=act)

    def forward(self, x):
        """Apply 2 convolutions to input tensor."""
        return self.conv2(self.conv1(x))


class DWConv(Conv):
    """Depth-wise convolution."""

    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):  # ch_in, ch_out, kernel, stride, dilation, activation
        """Initialize Depth-wise convolution with given parameters."""
        super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act)


class HGStem(nn.Module):
    """
    StemBlock of PPHGNetV2 with 5 convolutions and one maxpool2d.
    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
    """

    def __init__(self, c1, cm, c2):
        """Initialize the SPP layer with input/output channels and specified kernel sizes for max pooling."""
        super().__init__()
        self.stem1 = Conv(c1, cm, 3, 2)
        self.stem2a = Conv(cm, cm // 2, 2, 1, 0)
        self.stem2b = Conv(cm // 2, cm, 2, 1, 0)
        self.stem3 = Conv(cm * 2, cm, 3, 2)
        self.stem4 = Conv(cm, c2, 1, 1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1, padding=0, ceil_mode=True)

    def forward(self, x):
        """Forward pass of a PPHGNetV2 backbone layer."""
        x = self.stem1(x)
        x = F.pad(x, [0, 1, 0, 1])
        x2 = self.stem2a(x)
        x2 = F.pad(x2, [0, 1, 0, 1])
        x2 = self.stem2b(x2)
        x1 = self.pool(x)
        x = torch.cat([x1, x2], dim=1)
        x = self.stem3(x)
        x = self.stem4(x)
        return x


class HGBlock(nn.Module):
    """
    HG_Block of PPHGNetV2 with 2 convolutions and LightConv.
    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
    """

    def __init__(self, c1, cm, c2, k=3, n=6, lightconv=False, shortcut=False, act=True):
        """Initializes a CSP Bottleneck with 1 convolution using specified input and output channels."""
        super().__init__()
        block = LightConv if lightconv else Conv
        self.m = nn.ModuleList(block(c1 if i == 0 else cm, cm, k=k, act=act) for i in range(n))
        self.sc = Conv(c1 + n * cm, c2 // 2, 1, 1, act=act)  # squeeze conv
        self.ec = Conv(c2 // 2, c2, 1, 1, act=act)  # excitation conv
        self.add = shortcut and c1 == c2

    def forward(self, x):
        """Forward pass of a PPHGNetV2 backbone layer."""
        y = [x]
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        y = self.ec(self.sc(torch.cat(y, 1)))
        return y + x if self.add else y

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四、手把手教你添加HGNetV2 

4.1 细节修改教程

4.1.1 修改一

我们找到如下的目录'yolov5-master/models'在这个目录下创建一个文件目录(注意是目录，因为我这个专栏会出很多的更新，这里用一种一劳永逸的方法)文件目录起名modules，然后在下面新建一个文件，将我们的代码复制粘贴进去。

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​4.1.2 修改二

然后新建一个__init__.py文件，然后我们在里面添加一行代码。注意标记一个'.'其作用是标记当前目录。

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4.1.3 修改三 

然后我们找到如下文件''models/yolo.py''在开头的地方导入我们的模块按照如下修改->

(如果你看了我多个改进机制此处只需要添加一个即可，无需重复添加。)

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4.1.4 修改四

然后我们找到parse_model方法，按照如下修改->

其中的DWConv以及集成在YOLOv5中了。

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到此就修改完成了，复制下面的ymal文件即可运行。

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4.2 HGNetV2 的yaml文件(仔细看这个否则会报错)

4.2.1 HGNetV2-x的yaml文件一

下面的配置文件为我修改的DBB的位置，参数的位置里面什么都不用添加空着就行，大家复制粘贴我的就可以运行，同时我提供多个版本给大家，根据我的经验可能涨点的位置。

# YOLOv5  by Ultralytics, AGPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # 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, repeats, module, args]
  [[-1, 1, HGStem, [32, 48]],  # 0-P2/4
  [-1, 6, HGBlock, [48, 128, 3]],  # stage 1

  [-1, 1, DWConv, [128, 3, 2, 1, False]],  # 2-P3/8
  [-1, 6, HGBlock, [96, 512, 3]],   # stage 2

  [-1, 1, DWConv, [512, 3, 2, 1, False]],  # 4-P3/16
  [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, False]],  # cm, c2, k, light, shortcut
  [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, True]],
  [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, True]],  # stage 3

  [-1, 1, DWConv, [1024, 3, 2, 1, False]],  # 8-P4/32
  [-1, 6, HGBlock, [384, 2048, 5, True, False]],  # stage 4
  [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]],  # 10

# YOLOv5.0n head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 14

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 3], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 18 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 21 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 24 (P5/32-large)

   [[18, 21, 24], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

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4.2.2 HGNetV2-l的yaml文件二

# YOLOv5  by Ultralytics, AGPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # 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, repeats, module, args]
  [[-1, 1, HGStem, [32, 64]],  # 0-P2/4
   [-1, 6, HGBlock, [64, 128, 3]],  # stage 1

   [-1, 1, DWConv, [128, 3, 2, 1, False]],  # 2-P3/8
   [-1, 6, HGBlock, [128, 512, 3]],
   [-1, 6, HGBlock, [128, 512, 3, False, True]],   # 4-stage 2

   [-1, 1, DWConv, [512, 3, 2, 1, False]],  # 5-P3/16
   [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, False]],  # cm, c2, k, light, shortcut
   [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, True]],
   [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, True]],
   [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, True]],
   [-1, 6, HGBlock, [256, 1024, 5, True, True]],  # 10-stage 3

   [-1, 1, DWConv, [1024, 3, 2, 1, False]],  # 11-P4/32
   [-1, 6, HGBlock, [512, 2048, 5, True, False]],
   [-1, 6, HGBlock, [512, 2048, 5, True, True]],  # 13-stage 4
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],   # 14
  ]


# YOLOv5.0n head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 15
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 18

   [-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]],  # 22 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 18], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 25 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 28 (P5/32-large)

   [[22, 25, 28], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

4.3 HGNetV2运行成功截图

附上我的运行记录确保我的教程是可用的。 

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五、本文总结 

到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv5改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

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