【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点，SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测

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《------正文------》

前言

论文发表时间：2022.08.07

github地址：https://github.com/LabSAINT/SPD-Conv
paper地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf

文章提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv，用来替换每个步长卷转层和每个池化层（从而完全消除它们）。SPD-Conv由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。本文详细介绍了如何在yolov8中引入SPD-Conv，助力助力低分辨率与小目标检测，并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。本文提供了所有源码免费供小伙伴们学习参考，需要的可以通过文末方式自行下载。

本文改进使用的ultralytics版本为：ultralytics == 8.0.227

1.SPD-Conv简介

摘要：卷积神经网络（CNN）在许多计算机视觉任务中取得了显著的成功，例如图像分类和目标检测。然而，它们的性能在图像分辨率低或对象较小的更艰难任务中会急剧下降。在本文中，我们指出这一问题源于现有CNN架构中一个有缺陷但常见的设计，即使用步长卷积和/或池化层，这导致了细微信息的丢失和较少有效特征表示的学习。为此，我们提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv，用来替换每个步长卷转层和每个池化层（从而完全消除它们）。SPD-Conv由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成，可以应用于大部分（如果不是全部的话）CNN架构。我们在两个最有代表性的计算机视觉任务下解释了这种新设计：目标检测和图像分类。然后，我们通过将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet创建了新的CNN架构，并通过实验证明，我们的方法显著优于最先进的深度学习模型，尤其是在图像分辨率低和对象较小的更艰难任务上。

论文主要亮点如下：

• 我们发现了现有CNN架构中一个有缺陷但常见的设计，并提出了一种新的构建模块，称为SPD-Conv，以取代旧的设计。SPD-Conv在不丢失可学习信息的情况下下采样特征图，彻底抛弃了如今广泛使用的带步长的卷积和池化操作。
• SPD-Conv代表一种通用且统一的方法，可以很容易地应用于大部分（如果不是全部的话）基于深度学习的计算机视觉任务。
• 使用两个最具代表性的计算机视觉任务，目标检测和图像分类，来评估SPD-Conv的性能。具体来说，我们构建了YOLOv5-SPD、ResNet18-SPD和ResNet50-SPD，并在COCO-2017、Tiny ImageNet和CIFAR-10数据集上与几种最先进的深度学习模型进行了比较。结果显示在AP和top-1精度上都有显著的性能提升，特别是在小物体和低分辨率图像上。

1.1 网络结构

1.2 性能对比

2.YOLOv8添加SPD-Conv

YOLOv8网络结构前后对比

定义FasterNet相关类

在ultralytics/nn/modules/block.py中添加如下代码块，为space_to_depth模块代码：

并在ultralytics/nn/modules/block.py中最上方添加如下代码：

修改指定文件

在ultralytics/nn/modules/__init__.py文件中的添加如下代码:

在 ultralytics/nn/tasks.py 上方导入相应类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码：

       elif m is space_to_depth:
            c2 = 4 * ch[f]

在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-FasterNet.yaml文件，内容如下：

# 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, 1]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]]  # 1-P2/4
  - [-1, 1, space_to_depth, [1]]  # 2 -P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]]  # 4-P3/8
  - [-1, 1, space_to_depth, [1]]
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]]  # 7-P4/16
  - [-1, 1, space_to_depth, [1]]
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 1]]  # 10-P5/32
  - [-1, 1, space_to_depth, [1]]
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 13

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 8], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 16

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 5], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 19 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]]
  - [-1, 1, space_to_depth, [1]]
  - [[-1, 16], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 23 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]]
  - [-1, 1, space_to_depth, [1]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 27 (P5/32-large)

  - [ [ 19, 23, 27 ], 1, Detect, [ nc ] ]  # Detect(P3, P4, P5)

3.加载配置文件并训练

加载yolov8-BiLevelRoutingAttention.yaml配置文件，并运行train.py训练代码:

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-SPD-Conv.yaml')
    model.load('yolov8n.pt') # loading pretrain weights
    model.train(data='datasets/TomatoData/data.yaml', epochs=50, batch=4)

注意观察，打印出的网络结构是否正常修改，如下图所示：

4.模型推理

模型训练完成后，我们使用训练好的模型对图片进行检测：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2

# 所需加载的模型目录
# path = 'models/best2.pt'
path = 'runs/detect/train/weights/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/Riped tomato_8.jpeg"

# 加载预训练模型
# conf	0.25	object confidence threshold for detection
# iou	0.7	intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')

# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

【源码免费获取】

为了小伙伴们能够，更好的学习实践，本文已将所有代码、示例数据集、论文等相关内容打包上传，供小伙伴们学习。获取方式如下：

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结束语

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