YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络(特征解耦助力小目标检测)

简介: YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络(特征解耦助力小目标检测)

一、本文介绍

本文给大家带来的是主干网络RevColV1,翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022,其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样),由多个子网络(列)通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦,保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标检测任务,数据集数量越多其效果性能越好,亲测在包含1000个图片的数据集上其涨点效果就非常明显了,大家可以多动手尝试,其RevColV2的论文同时已经发布如果代码开源我也会第一时间给大家上传。

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推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

涨点效果:⭐⭐⭐⭐⭐

专栏目录:YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 专栏回顾:YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

二、RevColV1的框架原理

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2.1 RevColV1的基本原理

RevCol的主要原理和思想是利用可逆连接来设计网络结构,允许信息在网络的不同分支(列)间自由流动而不丢失。这种多列结构在前向传播过程中逐渐解耦特征,并保持全部信息,而不是进行压缩或舍弃。这样的设计提高了网络在图像分类、对象检测和语义分割等计算机视觉任务中的表现,尤其是在参数量大和数据集大时。

RevCol的创新点我将其总结为以下几点:

1. 可逆连接设计:通过多个子网络(列)间的可逆连接,保证信息在前向传播过程中不丢失。 2. 特征解耦:在每个列中,特征逐渐被解耦,保持总信息而非压缩或舍弃。 3. 适用于大型数据集和参数:在大型数据集和高参数预算下表现出色。 4. 跨模型应用:可作为宏架构方式,应用于变换器或其他神经网络,改善计算机视觉和NLP任务的性能。

简单总结:RevCol通过其独特的多列结构和可逆连接设计,使得网络能够在处理信息时保持完整性,提高特征处理的效率。这种架构在数据丰富且复杂的情况下尤为有效,且可灵活应用于不同类型的神经网络模型中。

其中的创新点第四点不用叙述了,网络结构可以应用于我们的YOLOv8就是最好的印证。

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编辑这是论文中的图片1,展示了传统单列网络(a)与RevCol(b)的信息传播对比。在图(a)中,信息通过一个接一个的层线性传播,每层处理后传递给下一层直至输出。而在图(b)中,RevCol通过多个并行列(Col 1 到 Col N)处理信息,其中可逆连接(蓝色曲线)允许信息在列间传递,保持低级别和语义级别的信息传播。这种结构有助于整个网络维持更丰富的信息,并且每个列都能从其他列中学习到信息,增强了特征的表达和网络的学习能力(但是这种做法导致模型的参数量非常巨大,而且训练速度缓慢计算量比较大)。

2.1.1 可逆连接设计

在RevCol中的可逆连接设计允许多个子网络(称为列)之间进行信息的双向流动。这意味着在前向传播的过程中,每一列都能接收到前一列的信息,并将自己的处理结果传递给下一列,同时能够保留传递过程中的所有信息。这种设计避免了在传统的深度网络中常见的信息丢失问题,特别是在网络层次较深时。因此,RevCol可以在深层网络中维持丰富的特征表示,从而提高了模型对数据的表示能力和学习效率。

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这张图片展示了RevCol网络的不同组成部分和信息流动方式。

  • 图 (a) 展示了RevNet中的一个可逆单元,标识了不同时间步长的状态。
  • 图 (b) 展示了多级可逆单元,所有输入在不同级别上进行信息交换。
  • 图 (c) 提供了整个可逆列网络架构的概览,其中包含了简化的多级可逆单元。

整个设计允许信息在网络的不同层级和列之间自由流动,而不会丢失任何信息,这对于深层网络的学习和特征提取是非常有益的(我觉得这里有点类似于Neck部分允许层级之间相互交流信息)

2.1.2 特征解耦

特征解耦是指在RevCol网络的每个子网络(列)中,特征通过可逆连接传递,同时独立地进行处理和学习。这样,每个列都能保持输入信息的完整性,而不会像传统的深度网络那样,在层与层之间传递时压缩或丢弃信息。随着信息在列中的前进,特征之间的关联性逐渐减弱(解耦),使得网络能够更细致地捕捉并强调重要的特征,这有助于提高模型在复杂任务上的性能和泛化能力。

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这张图展示了RevCol网络的一个级别(Level l)的微观设计,以及特征融合模块(Fusion Block)的设计。在图(a)中,展示了ConvNeXt级别的标准结构,包括下采样块和残差块。图(b)中的RevCol级别包含了融合模块、残差块和可逆操作。这里的特征解耦是通过融合模块实现的,该模块接收相邻级别的特征图

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,

作为输入,并将它们融合以生成新的特征表示。这样,不同级别的特征在融合过程中被解耦,每个级别维持其信息而不压缩或舍弃。图(c)详细描述了融合模块的内部结构,它通过上采样和下采样操作处理不同分辨率的特征图,然后将它们线性叠加,形成为ConvNeXt块提供的特征。这种设计让特征在不同分辨率间流动时进行有效融合。

2.2 RevColV1的表现 image.png

这张图片展示了伴随着FLOPs的增长TOP1的准确率情况,可以看出RevColV1伴随着FLOPs的增加效果逐渐明显。

Snu77
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