将yolov5中的PANet层改为BiFPN
本文以YOLOv5-6.1版本为例
一、Add
1.在common.py后加入如下代码
# 结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重
# 两个分支add操作
class BiFPN_Add2(nn.Module):def __init__(self, c1, c2):super(BiFPN_Add2, self).__init__()# 设置可学习参数 nn.Parameter的作用是：将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter# 并且会向宿主模型注册该参数 成为其一部分 即model.parameters()会包含这个parameter# 从而在参数优化的时候可以自动一起优化self.w = nn.Parameter(torch.ones(2, dtype=torch.float32), requires_grad=True)self.epsilon = 0.0001self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)self.silu = nn.SiLU()def forward(self, x):w = self.wweight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon)return self.conv(self.silu(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1]))# 三个分支add操作
class BiFPN_Add3(nn.Module):def __init__(self, c1, c2):super(BiFPN_Add3, self).__init__()self.w = nn.Parameter(torch.ones(3, dtype=torch.float32), requires_grad=True)self.epsilon = 0.0001self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)self.silu = nn.SiLU()def forward(self, x):w = self.wweight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon) # 将权重进行归一化# Fast normalized fusionreturn self.conv(self.silu(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1] + weight[2] * x[2]))
2.yolov5s.yaml进行修改
# YOLOv5
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