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ICLR2022? 助力YOLO | 動(dòng)態(tài)卷積ODConv：大幅提升小目標(biāo)檢測(cè)能力！！
論文題目：Omni-Dimensional Dynamic Convolution
論文鏈接：https://openreview.net/forum?id=DmpCfq6Mg39
作者將CondConv中一個(gè)維度上的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了擴(kuò)展，同時(shí)了考慮了空域、輸入通道、輸出通道等維度上的動(dòng)態(tài)性，故稱(chēng)之為全維度動(dòng)態(tài)卷積。ODConv通過(guò)并行策略采用多維注意力機(jī)制沿核空間的四個(gè)維度學(xué)習(xí)互補(bǔ)性注意力。
作為一種“即插即用”的操作，它可以輕易的嵌入到現(xiàn)有CNN網(wǎng)絡(luò)中。ImageNet分類(lèi)與COCO檢測(cè)任務(wù)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提ODConv的優(yōu)異性：即可提升大模型的性能，又可提升輕量型模型的性能，實(shí)乃萬(wàn)金油是也！值得一提的是，受益于其改進(jìn)的特征提取能力，ODConv搭配一個(gè)卷積核時(shí)仍可取得與現(xiàn)有多核動(dòng)態(tài)卷積相當(dāng)甚至更優(yōu)的性能。
一、ODConv網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
二、ODConv相關(guān)代碼
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.autograd
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, groups=1, reduction=0.0625, kernel_num=4, min_channel=16):
super(Attention, self).__init__()
attention_channel = max(int(in_planes * reduction), min_channel)
self.kernel_size = kernel_size
self.kernel_num = kernel_num
self.temperature = 1.0
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Conv2d(in_planes, attention_channel, 1, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(attention_channel)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.channel_fc = nn.Conv2d(attention_channel, in_planes, 1, bias=True)
self.func_channel = self.get_channel_attention
if in_planes == groups and in_planes == out_planes: # depth-wise convolution
self.func_filter = self.skip
else:
self.filter_fc = nn.Conv2d(attention_channel, out_planes, 1, bias=True)
self.func_filter = self.get_filter_attention
if kernel_size == 1: # point-wise convolution
self.func_spatial = self.skip
else:
self.spatial_fc = nn.Conv2d(attention_channel, kernel_size * kernel_size, 1, bias=True)
self.func_spatial = self.get_spatial_attention
if kernel_num == 1:
self.func_kernel = self.skip
else:
self.kernel_fc = nn.Conv2d(attention_channel, kernel_num, 1, bias=True)
self.func_kernel = self.get_kernel_attention
self._initialize_weights()
def _initialize_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
if isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
nn.init.constant_(m.weight, 1)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
def update_temperature(self, temperature):
self.temperature = temperature
@staticmethod
def skip(_):
return 1.0
def get_channel_attention(self, x):
channel_attention = torch.sigmoid(self.channel_fc(x).view(x.size(0), -1, 1, 1) / self.temperature)
return channel_attention
def get_filter_attention(self, x):
filter_attention = torch.sigmoid(self.filter_fc(x).view(x.size(0), -1, 1, 1) / self.temperature)
return filter_attention
def get_spatial_attention(self, x):
spatial_attention = self.spatial_fc(x).view(x.size(0), 1, 1, 1, self.kernel_size, self.kernel_size)
spatial_attention = torch.sigmoid(spatial_attention / self.temperature)
return spatial_attention
def get_kernel_attention(self, x):
kernel_attention = self.kernel_fc(x).view(x.size(0), -1, 1, 1, 1, 1)
kernel_attention = F.softmax(kernel_attention / self.temperature, dim=1)
return kernel_attention
def forward(self, x):
x = self.avgpool(x)
x = self.fc(x)
x = self.bn(x)
x = self.relu(x)
return self.func_channel(x), self.func_filter(x), self.func_spatial(x), self.func_kernel(x)
class ODConv2d(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1,
reduction=0.0625, kernel_num=4):
super(ODConv2d, self).__init__()
self.in_planes = in_planes
self.out_planes = out_planes
self.kernel_size = kernel_size
self.stride = stride
self.padding = padding
self.dilation = dilation
self.groups = groups
self.kernel_num = kernel_num
self.attention = Attention(in_planes, out_planes, kernel_size, groups=groups,
reduction=reduction, kernel_num=kernel_num)
self.weight = nn.Parameter(torch.randn(kernel_num, out_planes, in_planes//groups, kernel_size, kernel_size),
requires_grad=True)
self._initialize_weights()
if self.kernel_size == 1 and self.kernel_num == 1:
self._forward_impl = self._forward_impl_pw1x
else:
self._forward_impl = self._forward_impl_common
def _initialize_weights(self):
for i in range(self.kernel_num):
nn.init.kaiming_normal_(self.weight[i], mode='fan_out', nonlinearity='relu')
def update_temperature(self, temperature):
self.attention.update_temperature(temperature)
def _forward_impl_common(self, x):
# Multiplying channel attention (or filter attention) to weights and feature maps are equivalent,
# while we observe that when using the latter method the models will run faster with less gpu memory cost.
channel_attention, filter_attention, spatial_attention, kernel_attention = self.attention(x)
batch_size, in_planes, height, width = x.size()
x = x * channel_attention
x = x.reshape(1, -1, height, width)
aggregate_weight = spatial_attention * kernel_attention * self.weight.unsqueeze(dim=0)
aggregate_weight = torch.sum(aggregate_weight, dim=1).view(
[-1, self.in_planes // self.groups, self.kernel_size, self.kernel_size])
output = F.conv2d(x, weight=aggregate_weight, bias=None, stride=self.stride, padding=self.padding,
dilation=self.dilation, groups=self.groups * batch_size)
output = output.view(batch_size, self.out_planes, output.size(-2), output.size(-1))
output = output * filter_attention
return output
def _forward_impl_pw1x(self, x):
channel_attention, filter_attention, spatial_attention, kernel_attention = self.attention(x)
x = x * channel_attention
output = F.conv2d(x, weight=self.weight.squeeze(dim=0), bias=None, stride=self.stride, padding=self.padding,
dilation=self.dilation, groups=self.groups)
output = output * filter_attention
return output
def forward(self, x):
return self._forward_impl(x)三、實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果
文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-805985.html
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??????【算法創(chuàng)新&算法訓(xùn)練&論文投稿】相關(guān)鏈接??????
?【YOLO創(chuàng)新算法嘗新系列】?
???美團(tuán)出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming（超越Y(jié)OLOv7、v8）
???官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法來(lái)啦（尖端SOTA模型）
???改進(jìn)YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升檢測(cè)精度（漲點(diǎn)必備）
————————————??【重磅干貨來(lái)襲】??————————————
??一、主干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合ConvNeXt結(jié)構(gòu)（純卷積|超越Swin）
2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合MobileOne結(jié)構(gòu)（高性能骨干|僅需1ms）
3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Swin Transformer V2（漲點(diǎn)神器）
4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合BotNet（Transformer）
5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之GSConv+Slim Neck（優(yōu)化成本）
6.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子Involution（CVPR 2021）
7.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7改進(jìn)|增加小目標(biāo)檢測(cè)層
8.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5改進(jìn)|增加小目標(biāo)檢測(cè)層
?? 持續(xù)更新中……
??二、輕量化網(wǎng)絡(luò)（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?RepVGG（速度飆升）
2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?PP-LCNet（輕量級(jí)CPU網(wǎng)絡(luò)）
3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNetV3（降參提速）
4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)|結(jié)合輕量型網(wǎng)絡(luò)ShuffleNetV2
5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合輕量型Ghost模塊
?? 持續(xù)更新中……
??三、注意力機(jī)制（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5改進(jìn)之結(jié)合CBAM注意力機(jī)制
2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合CBAM注意力機(jī)制
3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7之結(jié)合CA注意力機(jī)制
4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合ECA注意力機(jī)制
5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合NAMAttention（提升漲點(diǎn)）
6.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合GAMAttention
7.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合無(wú)參注意力SimAM（漲點(diǎn)神器）
8.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Criss-Cross Attention
9.?目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?SOCA（單幅圖像超分辨率）
?? 持續(xù)更新中……
??四、檢測(cè)頭部改進(jìn)（持續(xù)更新中）????
1.魔改YOLOv5/v7高階版（魔法搭配+創(chuàng)新組合）——改進(jìn)之結(jié)合解耦頭Decoupled_Detect
2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合漲點(diǎn)Trick之ASFF（自適應(yīng)空間特征融合）
?? 持續(xù)更新中……
??五、空間金字塔池化（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?ASPP（空洞空間卷積池化金字塔）
2.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合特征提取網(wǎng)絡(luò)RFBNet（漲點(diǎn)明顯）
?? 持續(xù)更新中……
??六、損失函數(shù)及NMS改進(jìn)（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)|將IOU Loss替換為EIOU Loss
2.目標(biāo)檢測(cè)算法——助力漲點(diǎn) | YOLOv5改進(jìn)結(jié)合Alpha-IoU
3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合SIoU
4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5將NMS替換為DIoU-NMS
?? 持續(xù)更新中……
??七、其他創(chuàng)新改進(jìn)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????
1.手把手教你搭建屬于自己的PyQt5-YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)平臺(tái)（保姆級(jí)教程）
2.YOLO算法改進(jìn)之結(jié)合GradCAM可視化熱力圖（附詳細(xì)教程）
3.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合SPD-Conv（低分辨率圖像和小目標(biāo)漲點(diǎn)明顯）
4.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之更換FReLU激活函數(shù)
5.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合BiFPN
?? 持續(xù)更新中……
??八、算法訓(xùn)練相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（保姆級(jí)教程）
2.人工智能前沿——玩轉(zhuǎn)OpenAI語(yǔ)音機(jī)器人ChatGPT（中文版）
3.深度學(xué)習(xí)之語(yǔ)義分割算法（入門(mén)學(xué)習(xí)）
4.知識(shí)經(jīng)驗(yàn)分享——YOLOv5-6.0訓(xùn)練出錯(cuò)及解決方法（RuntimeError）
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6.目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7如何改變bbox檢測(cè)框的粗細(xì)大小
7.人工智能前沿——6款A(yù)I繪畫(huà)生成工具
8.YOLOv5結(jié)合人體姿態(tài)估計(jì)
9.超越Y(jié)OLOv5，0.7M超輕量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）
10.目標(biāo)檢測(cè)算法——收藏|小目標(biāo)檢測(cè)的定義（一）
11.目標(biāo)檢測(cè)算法——收藏|小目標(biāo)檢測(cè)難點(diǎn)分析（二）
12.目標(biāo)檢測(cè)算法——收藏|小目標(biāo)檢測(cè)解決方案（三）
?? 持續(xù)更新中……
??九、數(shù)據(jù)資源相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測(cè)算法——小目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)集（附下載鏈接）
2.目標(biāo)檢測(cè)算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
3.目標(biāo)檢測(cè)算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
4.目標(biāo)檢測(cè)算法——行人檢測(cè)&人群計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)
5.目標(biāo)檢測(cè)算法——遙感影像數(shù)據(jù)集資源匯總（附下載鏈接）
6.目標(biāo)檢測(cè)算法——自動(dòng)駕駛開(kāi)源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
7.目標(biāo)檢測(cè)算法——自動(dòng)駕駛開(kāi)源數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
8.目標(biāo)檢測(cè)算法——圖像分類(lèi)開(kāi)源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
9.目標(biāo)檢測(cè)算法——醫(yī)學(xué)圖像開(kāi)源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
10.目標(biāo)檢測(cè)算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總1（附下載鏈接）
11.目標(biāo)檢測(cè)算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總2（附下載鏈接）
12.目標(biāo)檢測(cè)算法——垃圾分類(lèi)數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
13.目標(biāo)檢測(cè)算法——人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
14.目標(biāo)檢測(cè)算法——安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)集（附下載鏈接）
15.目標(biāo)檢測(cè)算法——人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
16.目標(biāo)檢測(cè)算法——人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
17.目標(biāo)檢測(cè)算法——車(chē)輛牌照識(shí)別數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
18.目標(biāo)檢測(cè)算法——車(chē)輛牌照識(shí)別數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
19.收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)公共數(shù)據(jù)集集錦（附下載鏈接）
20.目標(biāo)檢測(cè)算法——圖像分割數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
21.目標(biāo)檢測(cè)算法——圖像分割數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
22.收藏 | 自然語(yǔ)言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
23.自然語(yǔ)言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
24.自然語(yǔ)言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 3（附下載鏈接）
25.自然語(yǔ)言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 4（附下載鏈接）
?? 持續(xù)更新中……
??十、論文投稿相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????
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36.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第5期）
37.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第6期）
38.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第7期）
39.論文投稿指南——中國(guó)（中文EI）期刊推薦（第8期）
40.【1】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī)方向（中科院3區(qū)）
41.【2】SCI易中期刊推薦——遙感圖像領(lǐng)域（中科院2區(qū)）
42.【3】SCI易中期刊推薦——人工智能領(lǐng)域（中科院1區(qū)）
43.【4】SCI易中期刊推薦——神經(jīng)科學(xué)研究（中科院4區(qū)）
44.【5】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī)科學(xué)（中科院2區(qū)）
45.【6】SCI易中期刊推薦——人工智能&神經(jīng)科學(xué)&機(jī)器人學(xué)（中科院3區(qū)）
46.【7】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī) | 人工智能（中科院4區(qū)）
47.【8】SCI易中期刊推薦——圖像處理領(lǐng)域（中科院4區(qū)）
48.【9】SCI易中期刊推薦——工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：軟件工程（中科院4區(qū)）
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