一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是二次创新的机制，二次创新是我们发表论文中关键的一环，本文给大家带来的二次创新机制是通过DiverseBranchBlock(DBB)模块来改进我们的检测头形成一个新的检测头Detect_DBB，其中DBB是一种重参数化模块，其训练时采用复杂结构，推理时使用单分支结构，从而能够在训练的时候提取更高效的特征，还不影响推理时候的速度，同时本文的检测头支检测、分割和关键点检测，文中包含如何修改分割检测头、关键点检测头和目标检测检测头的教程。欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。
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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、Diverse Branch Block原理
2.1 Diverse Branch Block的基本原理
Diverse Branch Block（DBB）的基本原理是在训练阶段增加卷积层的复杂性，通过引入不同尺寸和结构的卷积分支来丰富网络的特征表示能力。我们可以将基本原理可以概括为以下几点：
1. 多样化分支结构：DBB 结合了不同尺度和复杂度的分支，如不同大小的卷积核和平均池化，以增加单个卷积的特征表达能力。
2. 训练与推理分离：在训练阶段，DBB 采用复杂的分支结构，而在推理阶段，这些分支可以被等效地转换为单个卷积层，以保持高效推理。
3. 宏观架构不变：DBB 允许在不改变整体网络架构的情况下，作为常规卷积层的替代品插入到现有网络中。
下面我将为大家展示Diverse Branch Block（DBB）的设计示例
在训练时（左侧），DBB由不同大小的卷积层和平均池化层组成，这些层以一种复杂的方式并行排列，并最终合并输出。训练完成后，这些复杂的结构会转换成单个卷积层，用于模型的推理阶段（右侧），以此保持推理时的效率。这种转换允许DBB在保持宏观架构不变的同时，增加训练时的微观结构复杂性。
2.2 多样化分支结构
多样化分支结构是在卷积神经网络中引入的一种结构，旨在通过多样化的分支来增强模型的特征提取能力。这些分支包含不同尺寸的卷积层和池化层，以及其他潜在的操作，它们并行工作以捕获不同的特征表示。在训练完成后，这些复杂的结构可以合并并简化为单个的卷积层，以便在推理时不增加额外的计算负担。这种设计使得DBB可以作为现有卷积层的直接替换，增强了现有网络架构的性能，而不需要修改整体架构。
下面我详细展示了如何通过六种转换方法将训练时的Diverse Branch Block（DBB）转换为推理时的常规卷积层，每一种转换对应于一种特定的操作：
1. Transform I：将具有批量规范化（batch norm）的卷积层融合。
2. Transform II：合并具有相同配置的卷积层的输出。
3. Transform III：合并序列卷积层。
4. Transform IV：通过深度串联（concat）来合并卷积层。
5. Transform V：将平均池化（AVG）操作融入卷积操作中。
6. Transform VI：结合不同尺度的卷积层。
可以看到右侧的框显示了经过这些转换后，可以实现的推理时DBB，其中包含了常规卷积、平均池化和批量规范化操作。这些转换确保了在不增加推理时负担的同时，能够在训练时利用DBB的多样化特征提取能力。
2.3 训练与推理分离
训练与推理分离的概念是指在模型训练阶段使用复杂的DBB结构，而在模型推理阶段则转换为简化的卷积结构。这种设计允许模型在训练时利用DBB的多样性来增强特征提取和学习能力，而在实际应用中，即推理时，通过减少计算量来保持高效。这样，模型在保持高性能的同时，也保证了运行速度和资源效率。
上面我将展示在训练阶段如何通过不同的卷积组合（如图中的1x1和KxK卷积），以及在推理阶段如何将这些组合转换成一个简化的结构（如图中的转换IV所示的拼接操作）
经过分析，我们可以发现它说明了三种不同的情况：
A）组卷积（Groupwise conv）：将输入分成多个组，每个组使用不同的卷积核。
B）训练时的1x1-KxK结构：首先应用1x1的卷积（减少特征维度），然后是分组的KxK卷积。
C）从转换IV的角度看：这是将多个分组的卷积输出合并的视角。这里，组内卷积后的特征图先分别通过1x1卷积处理，然后再进行拼接（concat）。
2.4 如何进行二次创新
这里给大家介绍以下如何进行二次创新。
我的视频中说过二次创新主要分为两种，本文介绍的是另外一种。
组合为：一种全新的结构 + 其他模块(可以是卷积，也可以是注意力机制，也可以是重参数化模块)
iRMB主要提出了一种倒置残差的结构，然后其中涉及到一种Transformer注意力机制，因为创新注意力机制是十分困难的事情大家都是炼丹师所以这肯定不现实，但是借鉴其中的结构还是一个比较容易的事情，所以我们借鉴了iRMB其中倒置残差结构结合一种即插即用的EMA注意力机制(也可以替换其它的注意力机制)，形成一个新的模块iEMA也是一种创新对于写论文来说，总比你单用iRMB或者EMA要好对吧？最起码工作量的方面我们是堆叠上去了。
