1.DilateFormer简介
摘要：本文提出了一种新颖的
多尺度空洞 Transformer，简称DilateFormer，以用于视觉识别任务。原有的 ViT 模型在计算复杂性和感受野大小之间的权衡上存在矛盾。众所周知，ViT 模型使用全局注意力机制，能够在任意图像块之间建立长远距离上下文依赖关系，但是全局感受野带来的是平方级别的计算代价。同时，有些研究表明，在浅层特征上，直接进行全局依赖性建模可能存在冗余，因此是没必要的。为了克服这些问题，作者提出了一种新的注意力机制——多尺度空洞注意力（MSDA）。MSDA 能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互，这些发现源自于对 ViTs 在浅层次上全局注意力中图像块交互的分析。作者发现在浅层次上，注意力矩阵具有局部性和稀疏性两个关键属性，这表明在浅层次的语义建模中，远离查询块的块大部分无关，因此全局注意力模块中存在大量的冗余。
1.1 网络结构
1.2 性能对比
2.YOLOv8添加MSDA
YOLOv8网络结构前后对比
定义相关类
在ultralytics/nn/attention/中新建dilateformer.py,代码如下：
修改指定文件
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：
在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-C2f-MSDA.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, 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, SPPF, [1024, 5]] # 9 # YOLOv8.0n head head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 3, C2f_MSDA, [512]] # 12 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 3, C2f_MSDA, [256]] # 15 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4 - [-1, 3, C2f_MSDA, [512]] # 18 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5 - [-1, 3, C2f_MSDA, [1024]] # 21 (P5/32-large) - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
3.加载配置文件并训练
加载yolov8-C2f-MSDA.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-C2f-MSDA.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/train3/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)
