💡💡💡本文原创自研创新改进：
优点：为了利用不同的池化核尺寸提取特征的方式可以获得更多的特征信息，提高网络的识别精度。
如何优化：在此基础上加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的获取特征信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响
💡💡💡SPPF_attention，重新设计加入注意力机制 ，在NEU-DEU任务中mAP50从0.683提升至0.703
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YOLOv10涨点改进：SPPF原创自研 | SPPF_attention，重新设计加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的关注注意力特征信息-CSDN博客
1.YOLOv10介绍
论文： https://arxiv.org/pdf/2405.14458
代码： GitHub - THU-MIG/yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
摘要：在过去的几年里，由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡，YOLOS已经成为实时目标检测领域的主导范例。研究人员已经探索了YOLOS的架构设计、优化目标、数据增强策略等，并取得了显著进展。然而，对用于后处理的非最大抑制（NMS）的依赖妨碍了YOLOS的端到端部署，并且影响了推理延迟。此外，YOLOS中各部件的设计缺乏全面和彻底的检查，导致明显的计算冗余，限制了模型的性能。这导致次优的效率，以及相当大的性能改进潜力。在这项工作中，我们的目标是从后处理和模型架构两个方面进一步推进YOLOS的性能-效率边界。为此，我们首先提出了用于YOLOs无NMS训练的持续双重分配，该方法带来了有竞争力的性能和低推理延迟。此外，我们还介绍了YOLOS的整体效率-精度驱动模型设计策略。我们从效率和精度两个角度对YOLOS的各个组件进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了性能。我们努力的成果是用于实时端到端对象检测的新一代YOLO系列，称为YOLOV10。广泛的实验表明，YOLOV10在各种模型规模上实现了最先进的性能和效率。例如，在COCO上的类似AP下，我们的YOLOV10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，同时具有2.8倍更少的参数和FLOPS。与YOLOV9-C相比，YOLOV10-B在性能相同的情况下，延迟减少了46%，参数减少了25%。
1.1 C2fUIB介绍
为了解决这个问题，我们提出了一种基于秩的块设计方案，旨在通过紧凑的架构设计降低被证明是冗余的阶段复杂度。我们首先提出了一个紧凑的倒置块（CIB）结构，它采用廉价的深度可分离卷积进行空间混合，以及成本效益高的点对点卷积进行通道混合
C2fUIB只是用CIB结构替换了YOLOv8中 C2f的Bottleneck结构
实现代码ultralytics/nn/modules/block.py
class CIB(nn.Module): """Standard bottleneck.""" def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, e=0.5, lk=False): """Initializes a bottleneck module with given input/output channels, shortcut option, group, kernels, and expansion. """ super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = nn.Sequential( Conv(c1, c1, 3, g=c1), Conv(c1, 2 * c_, 1), Conv(2 * c_, 2 * c_, 3, g=2 * c_) if not lk else RepVGGDW(2 * c_), Conv(2 * c_, c2, 1), Conv(c2, c2, 3, g=c2), ) self.add = shortcut and c1 == c2 def forward(self, x): """'forward()' applies the YOLO FPN to input data.""" return x + self.cv1(x) if self.add else self.cv1(x) class C2fCIB(C2f): """Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions.""" def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, lk=False, g=1, e=0.5): """Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion. """ super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e) self.m = nn.ModuleList(CIB(self.c, self.c, shortcut, e=1.0, lk=lk) for _ in range(n))
1.2 PSA介绍
具体来说，我们在1×1卷积后将特征均匀地分为两部分。我们只将一部分输入到由多头自注意力模块（MHSA）和前馈网络（FFN）组成的NPSA块中。然后，两部分通过1×1卷积连接并融合。此外，遵循将查询和键的维度分配为值的一半，并用BatchNorm替换LayerNorm以实现快速推理。
实现代码ultralytics/nn/modules/block.py
class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=8, attn_ratio=0.5): super().__init__() self.num_heads = num_heads self.head_dim = dim // num_heads self.key_dim = int(self.head_dim * attn_ratio) self.scale = self.key_dim ** -0.5 nh_kd = nh_kd = self.key_dim * num_heads h = dim + nh_kd * 2 self.qkv = Conv(dim, h, 1, act=False) self.proj = Conv(dim, dim, 1, act=False) self.pe = Conv(dim, dim, 3, 1, g=dim, act=False) def forward(self, x): B, _, H, W = x.shape N = H * W qkv = self.qkv(x) q, k, v = qkv.view(B, self.num_heads, -1, N).split([self.key_dim, self.key_dim, self.head_dim], dim=2) attn = ( (q.transpose(-2, -1) @ k) * self.scale ) attn = attn.softmax(dim=-1) x = (v @ attn.transpose(-2, -1)).view(B, -1, H, W) + self.pe(v.reshape(B, -1, H, W)) x = self.proj(x) return x class PSA(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, e=0.5): super().__init__() assert(c1 == c2) self.c = int(c1 * e) self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1) self.cv2 = Conv(2 * self.c, c1, 1) self.attn = Attention(self.c, attn_ratio=0.5, num_heads=self.c // 64) self.ffn = nn.Sequential( Conv(self.c, self.c*2, 1), Conv(self.c*2, self.c, 1, act=False) ) def forward(self, x): a, b = self.cv1(x).split((self.c, self.c), dim=1) b = b + self.attn(b) b = b + self.ffn(b) return self.cv2(torch.cat((a, b), 1))
1.3 SCDown
OLOs通常利用常规的3×3标准卷积，步长为2，同时实现空间下采样（从H×W到H/2×W/2）和通道变换（从C到2C）。这引入了不可忽视的计算成本O(9HWC^2)和参数数量O(18C^2)。相反，我们提议将空间缩减和通道增加操作解耦，以实现更高效的下采样。具体来说，我们首先利用点对点卷积来调整通道维度，然后利用深度可分离卷积进行空间下采样。这将计算成本降低到O(2HWC^2 + 9HWC)，并将参数数量减少到O(2C^2 + 18C)。同时，它最大限度地保留了下采样过程中的信息，从而在减少延迟的同时保持了有竞争力的性能。
实现代码ultralytics/nn/modules/block.py
class SCDown(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k, s): super().__init__() self.cv1 = Conv(c1, c2, 1, 1) self.cv2 = Conv(c2, c2, k=k, s=s, g=c2, act=False) def forward(self, x): return self.cv2(self.cv1(x))
2.YOLOv10魔改提升精度
2.1 SPPF原创自研 | SPPF_attention
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YOLOv10涨点改进：SPPF原创自研 | SPPF_attention，重新设计加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的关注注意力特征信息-CSDN博客
2.1.1 如何创新优化SPPF
优点：为了利用不同的池化核尺寸提取特征的方式可以获得更多的特征信息，提高网络的识别精度。
如何优化：在此基础上加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的获取特征信息，从而提高网络的识别精度。
原始结构 加入注意力机制
2.2 NEU-DET数据集为案列进行对比实验
NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，一共1800张，
类别分别为：'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'
2.3 实验结果分析
2.3.1 训练方式
import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLOv10 if __name__ == '__main__': model = YOLOv10('ultralytics/cfg/models/v10/yolov10n-EMA_attention.yaml') #model.load('yolov10n.pt') # loading pretrain weights model.train(data='data/NEU-DET.yaml', cache=False, imgsz=640, epochs=200, batch=16, close_mosaic=10, device='0', optimizer='SGD', # using SGD project='runs/train', name='exp', )
原始YOLOv10n结果如下：
原始mAP50为0.683
YOLOv10n summary (fused): 285 layers, 2696756 parameters, 0 gradients, 8.2 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 16/16 [00:12<00:00, 1.27it/s] all 486 1069 0.634 0.662 0.683 0.392 crazing 486 149 0.409 0.248 0.298 0.0996 inclusion 486 222 0.677 0.774 0.768 0.411 patches 486 243 0.789 0.868 0.905 0.582 pitted_surface 486 130 0.752 0.722 0.757 0.492 rolled-in_scale 486 171 0.549 0.561 0.561 0.263 scratches 486 154 0.63 0.797 0.807 0.505
2.3.2 SPPF原创自研 | SPPF_attention
实验结果如下：
mAP50从0.683提升至0.703
YOLOv10n-SPPF_attention summary (fused): 294 layers, 3223094 parameters, 0 gradients, 8.4 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 16/16 [00:10<00:00, 1.52it/s] all 486 1069 0.66 0.653 0.703 0.394 crazing 486 149 0.489 0.242 0.372 0.13 inclusion 486 222 0.676 0.704 0.73 0.392 patches 486 243 0.787 0.864 0.903 0.578 pitted_surface 486 130 0.701 0.703 0.741 0.456 rolled-in_scale 486 171 0.602 0.538 0.607 0.282 scratches 486 154 0.705 0.87 0.865 0.524
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