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标题: YOLO v8目标检测（一）—网络模子与构建 [打印本页]

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作者: 卖不甜枣    时间: 2024-10-16 12:39
标题: YOLO v8目标检测（一）—网络模子与构建
YOLO V8目标检测

   在之前的文章中报告了在win11系统中如何部署并使用YOLO V8项目举行预测和训练，经过一段时间的目标检测源代码的学习来报告YOLO v8网络模子的构建、预测、匹配、训练等一下几个方法来报告YOLO v8网络。
  YOLO v8网络布局

v8网络团体概述

YOLO V8在网络布局上的改进点主要体现在了一下几个方面：

• 在backbone主干网络中主要包罗了
  
  
  
  • YOLOv8 继续采用 CSP （Cross Stage Partial networks）的筹划理念，可以进步梯度活动并减少参数数量。
    
  • YOLOv5中的C3模块在YOLOv8中被C2f模块所替换，这个变化是为了进一步的轻量化。C2f 模块融合了ELAN的筹划思想
    
  
  
• head部分主要包罗了（PAN+FPN）
  
  
  
  • YOLOv8 保存了PAN 的思想，这是一种特性融合策略，用于结合不同条理的特性以改善性能。
    
  
  
• 检测头的部分：使用了解耦头的思想
  
  
  
  • YOLOv8 采用了 Decoupled-Head 的筹划，这是一种将分类和定位任务分离的头部架构。
    
  
  
• YOLOv8 放弃了传统的 Anchor-Base 方法，转而采用了 Anchor-Free 的思想
  
• 丧失函数部分：包罗了定位和分类丧失
  
  
  
  • YOLOv8 使用 BCE LOSS 作为分类丧失， 并结合 DFL LOSS 与 CIOU LOSS 来作为定位丧失。
    
  
  
• 样本匹配(Sample Matching) :
  
  
  
  • 在样天职配上，YOLOv8 抛弃了以往的IOU 匹配或单边比例分配方式，转而使用了Task-Aligned Assigner匹配方式，这大概有助于改善模子对于不同任务的适应性和团体性能。
    
  
  

   YOLO v8网络定义的基础模块都基础在moudle模块下的nn模块中
  CBS模块

CBS模块是最基本的一个网络模块可以说是Yolo v7中的基础卷积模块 。CBS模块由三个部分拼接组成。在最后通过画图软件给出CBS模块的直观表现。

• CONV:卷积层
  
• BN：批量归一化层
  
• SiLU：SiLU激活函数层
  

CBS模块也就是三个拼接层的缩写，在ultralytics/nn/modules/conv.py的路径下面，该文件定义了所有的卷积布局。和网络的起始布局等。

1. class Conv(nn.Module):
2.     """Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)."""
4.     default_act = nn.SiLU()  # default activation
5.     # 使用卷积模块时候的构造函数
6.     #c1 ：输入通道的数量。c2 ：输出通道的数量。k ：卷积核的大小。s ：卷积的步长。p ：填充的大小，如果为 None ，则使用 autopad 函数自动计算。
7.     #g ：卷积的分组数量。d ：卷积的扩张系数。act ：激活函数，如果为 True ，使用默认的 SiLU 激活函数；如果是 nn.Module 类型的实例，则使用该激活函数；否则使用恒等激活函数 nn.Identity
8.     def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
9.         """Initialize Conv layer with given arguments including activation."""
10.         super().__init__()
11.         self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)
12.         self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
13.         self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
15.     def forward(self, x):
16.         """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor."""
17.         return self.act(self.bn(self.conv(x)))

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• 同时，它也支持不同的激活函数选项，使得这个类在神经网络筹划中非常通用。
  
• 此外，额外的 forward_fuse 方法提供了一种在不使用批量归一化的情况下应用卷积和激活函数的方式，增加了额外的机动性。
  

Bottleneck模块

Bottleneck 类定义了一个尺度的瓶颈模块。这是深度神经网络中常见的架构组件，特别是在筹划用于图像分类、目标检测等任务的模子。
   ultralytics/nn/modules/block.py
  构造函数设置了以下层：

• c_ ：根据 c2 和扩展因子 e 计算隐藏通道的数量。self.cv1 ：一个将通道数从 c1 减少到 c_ 的卷积层，使用 k 中的第一个核大小。
  
• self.cv2 ：另一个从 c_ 到 c2 的卷积层，使用 k 中的第二个核大小。如果 g 大于 1，该层还包罗分组卷积。
  
• 如果启用了快捷方式并且输入和输出通道大小类似，则将 self.add 属性设置为 True
  

1. # Bottleneck模块
2. class Bottleneck(nn.Module):
3.     """Standard bottleneck."""
5.     def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5):
6.         """Initializes a bottleneck module with given input/output channels, shortcut option, group, kernels, and
7.         expansion.
8.         """
9.         super().__init__()
10.         c_ = int(c2 * e)  # hidden channels(中间隐藏层的通道数)
11.         self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1)
12.         self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g)
13.         self.add = shortcut and c1 == c2
15.     def forward(self, x):
16.         """'forward()' applies the YOLO FPN to input data."""
17.         return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))

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在backbone部分使用残差连接的方式，在head部分不使用残差连接的方式。

总结：Bottleneck 模块通过先减少通道数，然后再增加回原始通道数的方式来处置惩罚输入张量。
C2f模块

   经过c2f模块并不改变通道数量，C2代表的是两个conv布局。C2f 类定义了一个更快的 CSP（Cross Stage Partial）瓶颈层实现，该层只使用了两个卷积层。
  

• self.c ：隐藏通道的数量，为 int(c2 * e) 。
  
• self.cv1 ：一个将通道数从 c1 增加到 2 * self.c 的卷积层。
  
• self.cv2 ：一个将通道数从 (2 + n) * self.c 减少到 c2 的卷积层。
  
• self.m ：一个包含多少个 Bottleneck 模块的 ModuleList 。
  

1. # C2f模块
2. class C2f(nn.Module):
3.     """Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""
5.     def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):
6.         """Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups,
7.         expansion.
8.         """
9.         super().__init__()
10.         self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
11.         self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
12.         self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
13.         self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))
15.     def forward(self, x):
16.         """Forward pass through C2f layer."""
17.         y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1)) # 经过chunk操作分为两部分y0 y1
18.         y.extend(m(y[-1]) for m in self.m) # 将y1送入bottleneck进行处理 extend拓展两个bottleneck部分
19.         return self.cv2(torch.cat(y, 1))
21.     def forward_split(self, x):
22.         """Forward pass using split() instead of chunk()."""
23.         y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
24.         y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
25.         return self.cv2(torch.cat(y, 1))

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SPPF模块

快速-空间金字塔池化 （SPPF）层是backbone的最后一个模块，也可以看作是neck模块。
使用1 * 1的CBL和maxpooling，对输入举行特性提取和特性融合与SPP不同之处在于增加特性由浅入深的提取过程。
   Spp部分主要使用在yolo v3+spp的部分中和yolo v4的网络中。
  SPP全称为空间金字塔池化布局，主要是为了解决两个问题
  

• 
  
  • 有效避免了对图像地区的裁剪、缩放利用导致的图像失真等问题。
    
  
  
• 
  
  • 解决了卷积神经网络对图相干重复特性提取的问题，大大进步了产生候选框的速度，且节省了计算本钱
    
  
  

  

SPPF的三个maxpooling之间使用了串联的连接方式，在举行连接之后再次进入CBL模块中举行使用。

1. class SPPF(nn.Module):
2.     """Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher."""
4.     def __init__(self, c1, c2, k=5): # k:池化和大小为5
5.         """
6.         Initializes the SPPF layer with given input/output channels and kernel size.
8.         This module is equivalent to SPP(k=(5, 9, 13)).
9.         """
10.         super().__init__()
11.         c_ = c1 // 2  # hidden channels
12.         self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
13.         self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
14.         self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)
16.     def forward(self, x):
17.         """Forward pass through Ghost Convolution block."""
18.         y = [self.cv1(x)]
19.         y.extend(self.m(y[-1]) for _ in range(3))
20.         return self.cv2(torch.cat(y, 1))

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特点：经过maxpooling不改变特性图的大小。
Detect模块

Detect 类是 YOLOv8 模子中的关键部分，负责将特性图转换为最终的检测输出，包罗边界框和种别概率。这个类通过多个卷积层和自定义层处置惩罚输入特性图，最终天生用于目标检测的输出。
Detect模块中包罗了推理解码等许多部分，这里只对模子布局的部分来举行说明。

1. class Detect(nn.Module):
2.     """YOLOv8 Detect head for detection models."""
4.     dynamic = False  # force grid reconstruction
5.     export = False  # export mode
6.     end2end = False  # end2end
7.     max_det = 300  # max_det
8.     shape = None
9.     anchors = torch.empty(0)  # init
10.     strides = torch.empty(0)  # init
12.     def __init__(self, nc=80, ch=()): # nc ：类别数量。ch ：每个检测层的通道数。
13.         """Initializes the YOLOv8 detection layer with specified number of classes and channels."""
14.         super().__init__()
15.         self.nc = nc  # number of classes
16.         self.nl = len(ch)  # number of detection layers 检测层的数量
17.         self.reg_max = 16  # DFL channels (ch[0] // 16 to scale 4/8/12/16/20 for n/s/m/l/x) DFL（Distribution Focal Loss）通道数
18.         self.no = nc + self.reg_max * 4  # number of outputs per anchor
19.         self.stride = torch.zeros(self.nl)  # strides computed during build
20.         c2, c3 = max((16, ch[0] // 4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], min(self.nc, 100))  # channels
21.         self.cv2 = nn.ModuleList( #解耦头的上部分操作dfi + ciou
22.             nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for x in ch
23.         )
24.         # 解耦头的下部分bce
25.         self.cv3 = nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(x, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for x in ch)
26.         self.dfl = DFL(self.reg_max) if self.reg_max > 1 else nn.Identity() #dfl输入16
28.         if self.end2end:
29.             self.one2one_cv2 = copy.deepcopy(self.cv2)
30.             self.one2one_cv3 = copy.deepcopy(self.cv3)
32.     def forward(self, x):
33.         """Concatenates and returns predicted bounding boxes and class probabilities."""
34.         if self.end2end:
35.             return self.forward_end2end(x)
36.         # 循环遍历 self.nl （检测层的数量）。
37.         # 对于每个特征图，通过两个卷积层（ self.cv2[i] 和 self.cv3[i] ）处理，然后将结果沿着通道维度拼接。
38.         for i in range(self.nl): # 三个尺度每个尺度做拼接操作
39.             x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1)
40.         if self.training:  # Training path
41.             return x # 训练模式直接返回
42.         y = self._inference(x) # 预测模式执行后面的推理操作
43.         return y if self.export else (y, x)

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V8网络架构

[code]# Ultralytics YOLO

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