YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏
专栏目录： YOLOv8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
专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例
介绍
摘要
视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型。然而，普通的ViT在应用于诸如目标检测和语义分割等一般计算机视觉任务时面临困难。分层Transformer（例如Swin Transformer）重新引入了几种ConvNet先验知识，使得Transformer在实际应用中成为通用的视觉骨干，并在各种视觉任务中表现出色。然而，这种混合方法的有效性很大程度上仍归因于Transformer的内在优势，而不是卷积的固有归纳偏差。在这项工作中，我们重新审视了设计空间，并测试了纯ConvNet的极限。我们逐步将标准的ResNet“现代化”，朝着视觉Transformer的设计方向发展，并在此过程中发现了几个关键组件，这些组件对性能差异有贡献。经过这一探索，我们推出了一系列纯ConvNet模型，命名为ConvNeXt。这些模型完全由标准的ConvNet模块构建，与Transformer在准确性和可扩展性方面竞争，达到了87.8%的ImageNet top-1准确率，并在COCO检测和ADE20K分割中超过了Swin Transformer，同时保持了标准ConvNets的简单性和效率。
文章链接
论文地址：论文地址
代码地址：代码地址
基本原理
Transformer在视觉领域大放异彩？以后卷积怎么办呢？facebook 的研究人员就探究了这样一个问题。首先，SwinTransformer采用分层和窗口的设计，取得了非常好的性能。这说明卷积这种窗口的设计也是有用的，因此，研究人员通过对比卷积和Transformer的体系结构，设计了ConvNext。
（1）提升感受野，使用更大的卷积核（33-->77），但是更大的卷积核带来了更多的运算量，这就需要使用1*1的卷积调整通道和分组卷积了。
（2）将ReLU替换为GeLU,并设计了一个类似于Transformer的FFN层的结构，即在两层1*1的卷积中间使用激活函数
（3）归一化由BN变为LN，并类似于Transformer，使用更少的归一化层。
（4）降采样层：类似于Swin Transformer，使用2*2的卷积，stride为2，并使用LN稳定训练。
核心代码
class ConvNeXt_Stem(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, groups=g, dilation=d)
self.ln = LayerNorm(c2, eps=1e-6, data_format="channels_first")
def forward(self, x):
return self.ln(self.conv(x))
class ConvNeXt_Downsample(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, groups=g, dilation=d)
self.ln = LayerNorm(c1, eps=1e-6, data_format="channels_first")
def forward(self, x):
return self.conv(self.ln(x))
task与yaml配置
详见： https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140451741
