YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏
专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例
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摘要
摘要 - 视觉特征金字塔在各种应用中展示了其在效率和有效性上的优势。然而，现有方法过分集中于层间特征交互，却忽略了同层特征调控，这在实践中被证明是有益的。尽管一些方法尝试借助注意力机制或视觉变换器（Vision Transformer）学习一个紧凑的同层特征表示，但它们忽略了对于密集预测任务而言重要的被遗漏的角落区域。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个用于目标检测的集中化特征金字塔（CFP），它基于全局显式的集中特征调控。具体来说，我们首先提出了一个空间显式的视觉中心方案，其中一个轻量级的多层感知机（MLP）被用来捕捉全局长距离依赖性，而一个并行的可学习视觉中心机制被用来捕捉输入图像的局部角落区域。基于此，我们接着提出了一个自上而下的通用特征金字塔的全局集中调控方式，其中从最深的同层特征获得的显式视觉中心信息被用来调节前端浅层特征。与现有的特征金字塔相比，CFP不仅能够捕捉全局长距离依赖性，而且还能高效地获得一个全面且具有区分度的特征表示。在具有挑战性的MS-COCO数据集上的实验结果验证了我们提出的CFP在最先进的YOLOv5和YOLOX目标检测基线上能够实现一致的性能提升。
创新点
中心化特征金字塔（CFP）的创新点主要包括：
空间显式视觉中心方案：CFP首次提出了一种全新的空间显式视觉中心（EVC）方案，该方案通过一个轻量级的多层感知机（MLP）捕捉全局长距离依赖关系，以及通过一个并行的可学习视觉中心机制聚集输入图像的局部角落区域。这种结合了全局和局部特征的方法，有效地提升了模型对于不同尺寸和位置的目标的检测能力。
全局集中特征规范（GCR）：在特征金字塔中引入了全局集中特征规范的概念，该策略利用自上而下的方式，使用从最深层的同层特征获得的视觉中心信息来调整前端浅层特征。这种方法强化了浅层特征的表达能力，使其能够受益于深层特征的全局信息，从而提高了特征的表示力和区分度。
轻量级MLP与并行视觉中心机制：通过采用轻量级MLP来减少计算复杂度，同时确保模型能够捕捉到全局的长程依赖性。并行的视觉中心机制则专注于捕获局部的角落信息，这对于识别小物体或者在复杂场景中的目标尤为重要。
yolov8 引入
class EVCBlock(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, channel_ratio=4, base_channel=16):
super().__init__()
expansion = 2
ch = c2 * expansion
# Stem stage: get the feature maps by conv block (copied form resnet.py) 进入conformer框架之前的处理
self.conv1 = nn.Conv2d(c1, c1, kernel_size=7, stride=1, padding=3, bias=False) # 1 / 2 [112, 112]
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(c1)
self.act1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 1 / 4 [56, 56]
# LVC
self.lvc = LVCBlock(c1, c2, num_codes=64) # c1值暂时未定
# LightMLPBlock
self.l_MLP = LightMLPBlock(c1, c2, ksize=1, stride=1, act="silu", act_layer=nn.GELU, mlp_ratio=4., drop=0.,
use_layer_scale=True, layer_scale_init_value=1e-5, drop_path=0.,
norm_layer=GroupNorm)
self.cnv1 = nn.Conv2d(ch, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
def forward(self, x):
x1 = self.maxpool(self.act1(self.bn1(self.conv1(x))))
# LVCBlock
x_lvc = self.lvc(x1)
# LightMLPBlock
x_lmlp = self.l_MLP(x1)
# concat
x = torch.cat((x_lvc, x_lmlp), dim=1)
x = self.cnv1(x)
return x
task与yaml配置
详见：https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/137645622
