深入 YOLOv8：探索 block.py 中的模块，逐行代码分析（四）-阿里云开发者社区

深入 YOLOv8：探索 block.py 中的构建块

YOLOv8，作为最新和最先进的对象检测模型之一，其核心架构由多个精心设计的构建块组成。这些构建块在 block.py 文件中定义，它们共同构成了 YOLOv8 的骨架。在本文中，我们将深入探讨这些构建块的原理和作用。

第一到第四个模块：1-4

第五到第八个模块：5-8

第九到第十二个模块：9-12

3. CBLinear, CBFuse

在YOLOv9中，CBLinear和CBFuse是两种关键的网络结构组件，它们分别用于构建网络的基本单元和进行特征融合。以下是对这两种组件的详细解释和代码分析：

CBLinear

定义和作用：

CBLinear是YOLOv9中的一种卷积块，它结合了卷积层(Conv)、批量归一化层(BatchNorm)和激活函数(SiLU)。这种设计使得CBLinear在构建网络的基本单元时，能够通过可逆连接增强网络的信息流。

原理：

卷积层：用于提取图像特征。
批量归一化：标准化卷积层的输出，加快训练速度，提高模型稳定性。

激活函数：引入非线性，通常使用SiLU，计算上更高效。

代码分析：

详细地探讨CBLinear模块的代码

class CBLinear(nn.Module):  # 定义CBLinear类，继承自PyTorch的nn.Module
    def __init__(self, c1, c2s, k=1, s=1, p=None, g=1):  # 构造函数
        super(CBLinear, self).__init__()  # 调用基类的构造函数
        self.c2s = c2s  # 存储输出通道数的列表
        # 初始化卷积层，c1是输入通道数，sum(c2s)是所有输出通道的总和
        # k是卷积核大小，s是步长，p是填充，g是组数
        self.conv = nn.Conv2d(
            c1, sum(c2s), k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=True
        )

    def forward(self, x):
        # 前向传播函数
        outs = self.conv(x)  # 将输入x通过卷积层
        # 使用torch.split按通道维度分割outs，根据c2s中定义的通道数进行分割
        outs = torch.split(outs, self.c2s, dim=1)
        return outs  # 返回分割后的输出列表

在上述代码中：

CBLinear类是一个神经网络模块，它通过继承nn.Module来实现自定义的层操作。

构造函数__init__接收以下参数：

c1：输入特征图的通道数。

c2s：一个列表，包含若干个整数，这些整数代表从卷积层输出到下一个层的通道数。sum(c2s)是所有输出通道数的总和。

k：卷积核的尺寸。

s：卷积的步长。

p：卷积的填充（如果有的话）。autopad是一个辅助函数，用于自动计算填充的大小，以保证卷积的尺寸不变。

g：卷积层的组数，这在分组卷积中使用。

self.conv是一个二维卷积层，它将输入通过卷积操作，输出的通道数是所有c2s中定义的通道数的总和。

forward方法是模块的前向传播函数，它接收输入x，通过卷积层，然后将结果按照c2s定义的通道数分割成多个张量，并返回这些张量组成的列表。

CBLinear模块的设计允许它在YOLOv9的可逆分支中使用，这意味着在推理阶段可以移除其反向传播路径，从而减少推理时的计算负担。这种设计对于提高模型在实际应用中的效率非常有帮助。

CBFuse

定义和作用：

CBFuse是YOLOv9中用于特征融合的层，它在可逆分支中融合来自不同层级的特征。通过组合不同层级的特征图，CBFuse增强了特征的表达能力。

原理：

特征融合：合并不同层级的特征图，利用它们的互补信息。

可逆连接：训练阶段作为正常融合层，推理阶段可以逆向移除其影响，减少计算量。

CBFuse是YOLOv9中的一个高级特征融合层，它用于在不同深度的特征图之间进行有效的特征整合。CBFuse的工作原理是在训练阶段将来自不同层级的特征图通过上采样到同一尺寸，然后进行融合，以增强模型对目标的识别能力。在推理阶段，CBFuse层可以被省略，以减少计算负担。

CBFuse的“CB”可能代表“Cross-Branch”或者“Cross-Block”，意味着它跨越了不同的网络分支或模块进行特征融合。"Fuse"则暗示了融合或整合的操作。

在YOLOv9的配置文件中，CBFuse的使用示例如下：

[[23, 24, 25, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 30

这里，[[23, 24, 25, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]] 表示CBFuse层将索引为23, 24, 25的特征图（其中-1可能表示当前层的输出）和它们的相邻层进行融合。数字列表[0, 0, 0]可能表示融合时使用的特定参数或策略。

CBFuse的具体实现细节没有直接给出，但是可以推测它涉及到将不同层级的特征图进行对齐、上采样和合并的过程。这个过程可能需要考虑如何有效地结合不同尺度的特征图，以保持空间分辨率的同时增强特征的表达能力。

14. SRU (Squeeze-and-Excitation Residual Unit)

SRU（Squeeze-and-Excitation Residual Unit）是一种用于卷积神经网络（CNN）的构建块，它通过引入注意力机制来增强网络的特征表达能力。SRU由三个主要部分组成：Squeeze操作、Excitation操作和Residual连接。

Squeeze操作

Squeeze操作的目的是从特征图中提取最重要的通道级统计信息。这通常通过全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）来实现，将每个特征图的每个空间位置的值聚合为一个单一的数值，从而生成一个长度等于通道数的统计特征向量。

Excitation操作

Excitation操作利用Squeeze操作得到的统计特征向量来计算一个权重分布，这个分布反映了每个通道的重要性。这通常通过全连接层和激活函数（如ReLU或Sigmoid）来实现。最终，这个权重分布被用来对原始特征图的每个通道进行加权，从而增强重要的特征并抑制不重要的特征。

Residual连接

Residual连接允许SRU在训练过程中更容易地学习残差映射，这有助于解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。通过添加输入和经过Squeeze-and-Excitation操作的特征图，网络可以学习到恒等变换，从而保持原始特征图的信息。

原理和作用

SRU的核心原理是通过注意力机制自适应地强调有用的特征并抑制无关的特征。这种机制使得网络能够更加关注于对于当前任务最重要的特征，从而提高网络的表示能力和性能。

代码分析

以下是SRU的一个简化的PyTorch实现示例：

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

# ChannelSqueeze 模块：实现 Squeeze 操作，通过全局平均池化来提取通道级统计信息
class ChannelSqueeze(nn.Module):
    def __init__(self, channel):
        super(ChannelSqueeze, self).__init__()  # 调用基类的构造函数
        self.channel = channel  # 存储输入通道数

    def forward(self, x):
        # 对输入特征图 x 的 H 和 W 维度进行全局平均池化，得到通道级统计特征
        return torch.mean(x, [2, 3])

# ChannelExcitation 模块：实现 Excitation 操作，通过全连接层和激活函数来计算每个通道的重要性权重
class ChannelExcitation(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(ChannelExcitation, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            # 定义一个顺序模型，包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),  # 第一个全连接层，进行降维
            nn.ReLU(inplace=True),  # ReLU 激活函数
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),  # 第二个全连接层，恢复到原始通道数
            nn.Sigmoid()  # Sigmoid 激活函数，将输出映射到 [0, 1] 区间，表示每个通道的权重
        )

    def forward(self, x):
        # 将统计特征向量通过全连接层网络，得到每个通道的权重
        return self.fc(x)

# SRU 模块：实现 Squeeze-and-Excitation Residual Unit，包括卷积层、Squeeze 操作、Excitation 操作和残差连接
class SRU(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, reduction=16):
        super(SRU, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, bias=False)  # 第一个卷积层
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 1, bias=False)  # 第二个卷积层
        self.squeeze = ChannelSqueeze(out_channels)  # 实例化 ChannelSqueeze 模块
        self.excite = ChannelExcitation(out_channels, reduction=reduction)  # 实例化 ChannelExcitation 模块

    def forward(self, x):
        residual = x  # 保存原始输入，用于后面的残差连接
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x, inplace=True)  # 应用 ReLU 激活函数
        x = self.conv2(x)  # 通过第二个卷积层
        stats = self.squeeze(x)  # 应用 Squeeze 操作，得到通道级统计特征
        weights = self.excite(stats)  # 应用 Excitation 操作，得到每个通道的权重
        # 将通道权重扩展到 H 和 W 维度，与原始特征图相乘，实现特征重塑
        x = x * weights.unsqueeze(0).unsqueeze(2).unsqueeze(3)
        x += residual  # 应用残差连接，将重塑后的特征图与原始输入相加
        return x  # 返回最终的输出特征图

在这个实现中：

ChannelSqueeze类实现了Squeeze操作，通过全局平均池化提取统计特征。

ChannelExcitation类实现了Excitation操作，通过两个全连接层和激活函数计算每个通道的权重。

SRU类定义了完整的SRU单元，包括卷积层、Squeeze操作、Excitation操作和Residual连接。

在SRU的forward方法中，首先通过卷积层和ReLU激活函数提取特征，然后通过Squeeze和Excitation操作计算通道权重，最后将这些权重应用于原始特征图，并通过残差连接与输入相加，得到最终的输出。

这种结构可以使网络更加关注于重要的特征，提高特征的表达能力，从而提升网络性能。

15. CRU (Channel Reweight Unit)

CRU（Channel Reweight Unit）是一种注意力机制，它用于调整卷积神经网络中特征图的通道权重，以增强模型对关键特征的响应。CRU的核心思想是允许网络自适应地学习每个通道的重要性，从而可以抑制不重要的特征并突出重要特征。

CRU的原理和作用

CRU通常包括以下几个关键步骤：

通道聚合：首先，对特征图的通道维度进行全局聚合，以获得每个通道的统计信息。这通常通过全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）或全局最大池化（Global Max Pooling, GMP）实现。

权重计算：然后，使用聚合得到的统计信息来计算每个通道的权重。这通常涉及到一个或多个全连接层和非线性激活函数，如ReLU或Sigmoid。

通道重标定：最后，将计算得到的权重应用于原始特征图的每个通道上，以调整其响应。这样，网络就可以更加关注于那些对于当前任务更为重要的特征。

CRU的作用在于提高网络的表示能力，使网络能够自适应地聚焦于重要的特征通道，从而提高模型在各种任务上的性能。

CRU的代码分析

以下是一个简化的CRU模块的PyTorch实现示例：

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

class ChannelReweightUnit(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=16):
        super(ChannelReweightUnit, self).__init__()
        # 使用1x1卷积进行通道降维和升维，实现权重的计算
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction_ratio, 1, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(in_channels // reduction_ratio, in_channels, 1, bias=False),
            nn.Sigmoid()  # 将权重限制在0到1之间
        )
    
    def forward(self, x):
        # 通道权重的计算
        weights = self.fc(x)
        # 将权重应用到输入特征图的每个通道上
        out = x * weights
        return out

# 假设输入特征图的通道数为64
cru = ChannelReweightUnit(64)

在这个实现中：

ChannelReweightUnit类定义了CRU模块，它接收输入特征图x和降维比例reduction_ratio。

在构造函数中，定义了一个顺序模型self.fc，它包含两个1x1卷积层，分别用于通道降维和升维，以及ReLU激活函数和Sigmoid激活函数。Sigmoid确保了输出权重位于0到1之间。

forward方法首先计算通道权重，然后将这些权重乘以输入特征图，实现通道重标定。

CRU模块可以直接插入到卷积神经网络的任意位置，以增强特征的表达能力。通过这种方式，CRU可以帮助网络在训练过程中自适应地学习到哪些通道是重要的，从而提高模型对关键信息的敏感度。

16. ScConv (Squeeze-and-Excitation Convolution)

ScConv（Squeeze-and-Excitation Convolution）是一种结合了Squeeze-and-Excitation（SE）注意力机制和卷积操作的网络结构。这种结构旨在通过注意力机制增强卷积层的特征表达能力。

ScConv的原理和作用

ScConv的核心原理是利用SE模块来强化卷积层的通道特征。SE模块通过以下步骤实现：

Squeeze（压缩）：通过全局平均池化（GAP）或全局最大池化（GMP）将每个通道的特征压缩成一个单独的数值，从而获得通道级统计信息。

Excitation（激励）：使用全连接层和激活函数（如ReLU和Sigmoid）来计算每个通道的重要性权重。

Rescale（重标定）：将计算得到的权重乘以原始特征图的相应通道，以增强重要的特征并抑制不重要的特征。

ScConv的作用在于使网络能够自适应地聚焦于重要的特征通道，从而提高模型对关键信息的敏感度和识别能力。

ScConv的代码分析

以下是一个简化的ScConv模块的PyTorch实现示例：

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

class SqueezeExcitation(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SqueezeExcitation, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)  # 全局平均池化
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        # Squeeze 操作：全局平均池化
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        # Excitation 操作：计算每个通道的权重
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        # 将权重乘以原始特征图，实现重标定
        return x * y.expand_as(x)

class ScConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, reduction=16):
        super(ScConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2, bias=False)
        self.se = SqueezeExcitation(out_channels, reduction=reduction)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.se(x)
        return x

在这个实现中：

SqueezeExcitation类实现了SE模块，它使用全局平均池化来压缩特征，然后通过两个全连接层和一个Sigmoid激活函数来计算每个通道的权重。

ScConv类结合了卷积层和SE模块。构造函数中定义了一个卷积层self.conv和一个SE模块self.se。

在ScConv的forward方法中，首先通过卷积层提取特征，然后通过SE模块调整每个通道的权重，最后将这些权重乘以原始特征图以实现特征重标定。

通过这种方式，ScConv可以在卷积操作中加入注意力机制，使网络更加关注于重要的特征通道，从而提高模型的性能。这种结构尤其适用于图像识别和目标检测等视觉任务，其中特征的表达能力对模型性能至关重要。

17. C2fAttn, ImagePoolingAttn

C2fAttn 和 ImagePoolingAttn 是两种注意力机制，它们在深度学习模型中用于增强特征的表达能力，下面是它们的原理、作用以及代码分析。

C2fAttn (Combination of Channel and Feature Attention)

C2fAttn 是一种结合了通道注意力和空间注意力的机制。它通过对通道和空间特征进行加权，使得模型能够更加关注于重要的特征。

原理和作用：

通道注意力：通过学习通道间的关系，模型可以识别出哪些通道是重要的，从而对它们进行增强。

空间注意力：通过考虑特征图中的空间关系，模型可以识别出图像中的重要区域，并对这些区域的特征进行增强。

结合注意力：C2fAttn 将通道注意力和空间注意力结合起来，以同时考虑通道和空间上的重要性。

代码分析：

C2fAttn 的实现可能会涉及到多个步骤，包括全局平均池化、全连接层、非线性激活函数等。以下是一个简化的伪代码示例：

class C2fAttn(nn.Module):class C2fAttn(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction_ratio=16):
        super(C2fAttn, self).__init__()
        # 通道注意力层
        self.channel_attn = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
            nn.Conv2d(channels, channels // reduction_ratio, 1, bias=False),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(channels // reduction_ratio, channels, 1, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )
        # 空间注意力层
        self.spatial_attn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(channels, 1, kernel_size=1, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        # 通道注意力
        b, c, _, _ = x.size()
        channel_weights = self.channel_attn(x).view(b, c)
        # 空间注意力
        spatial_weights = self.spatial_attn(x).view(b, 1, _, _)  # 空间维度的权重
        # 结合注意力
        out = x * channel_weights.unsqueeze(2).unsqueeze(3) * spatial_weights
        return out

ImagePoolingAttn (Image-level Pooling Attention)

ImagePoolingAttn 是一种基于图像级别池化的注意力机制，它通过对整个图像进行池化操作来获得全局的图像统计信息，然后利用这些信息来指导模型的注意力分配。

原理和作用：

图像池化：通过将整个图像的特征进行池化，模型可以获得全局的统计信息，如全局平均值或全局最大值。

注意力加权：利用池化得到的全局统计信息来计算每个通道或每个区域的注意力权重。

特征重标定：将计算得到的注意力权重应用于原始特征图，以增强全局统计信息指示为重要的特征。

代码分析：

ImagePoolingAttn 的实现可能会使用到全局池化层、全连接层和激活函数。以下是一个简化的伪代码示例：

class ImagePoolingAttn(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction_ratio=16):
        super(ImagePoolingAttn, self).__init__()
        self.attn = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),  # 图像级别的全局平均池化
            nn.Conv2d(channels, channels // reduction_ratio, 1, bias=False),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(channels // reduction_ratio, channels, 1, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        # 计算注意力权重
        attn_weights = self.attn(x)
        # 应用注意力权重
        out = x * attn_weights
        return out

在这个示例中，ImagePoolingAttn 模块使用全局平均池化来获得图像级别的统计信息，然后通过两个卷积层和一个Sigmoid激活函数来计算注意力权重，最后将这些权重应用于原始特征图。

这两种注意力机制可以帮助模型更加关注于图像中重要的特征，从而提高模型的识别能力和准确性。注意力机制尤其适用于那些需要从大量不相关信息中提取有用信息的任务。

YOLOv8 的 block.py 文件中的每个构建块都扮演着特定角色，共同工作以实现高效且准确的对象检测。通过这些构建块的精心组合和优化，YOLOv8 能够处理各种复杂的视觉任务，成为计算机视觉领域的一个强大工具。

深入 YOLOv8：探索 block.py 中的模块，逐行代码分析（四）

Squeeze操作

CRU的代码分析

ScConv的代码分析

ImagePoolingAttn (Image-level Pooling Attention)

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