YOLOV5改进||YOLOV5+GSConv+Slim Neck

前言：

本次引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。在实验中，与原始网络相比，本文方法获得了最先进的结果。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.02424.pdf

1、将以下代码加入common.py

#====================================GSConv===========================================
class GSConv(nn.Module):# GSConv https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconvdef __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True):super().__init__()c_ = c2 // 2self.cv1 = Conv(c1, c_, k, s, None, g, act)self.cv2 = Conv(c_, c_, 5, 1, None, c_, act)def forward(self, x):x1 = self.cv1(x)x2 = torch.cat((x1, self.cv2(x1)), 1)# shuffleb, n, h, w = x2.data.size()b_n = b * n // 2y = x2.reshape(b_n, 2, h * w)y = y.permute(1, 0, 2)y = y.reshape(2, -1, n // 2, h, w)return torch.cat((y[0], y[1]), 1)class GSBottleneck(nn.Module):# GS Bottleneck https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconvdef __init__(self, c1, c2, k=3, s=1):super().__init__()c_ = c2 // 2# for lightingself.conv_lighting = nn.Sequential(GSConv(c1, c_, 1, 1),GSConv(c_, c2, 1, 1, act=False))# for receptive fieldself.conv = nn.Sequential(GSConv(c1, c_, 3, 1),GSConv(c_, c2, 3, 1, act=False))self.shortcut = nn.Identity()def forward(self, x):return self.conv_lighting(x)class GSBottleneck2(GSBottleneck):# GS Bottleneck https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconvdef __init__(self, c1, c2, k=3, s=1):super().__init__(c1, c2, k, s)def forward(self, x):return self.conv(x) + self.shortcut(x)class VoVGSCSP(nn.Module):# VoV-GSCSP https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconvdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):super().__init__()c_ = int(c2 * e)self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)self.cv2 = Conv(2 * c_, c2, 1)self.m = nn.Sequential(*(GSBottleneck(c_, c_) for _ in range(n)))def forward(self, x):x1 = self.cv1(x)return self.cv2(torch.cat((self.m(x1), x1), dim=1))class VoVGSCSP2(VoVGSCSP):# VoV-GSCSP2 https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconvdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):super().__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)c_ = int(c2 * e)self.m = nn.Sequential(*(GSBottleneck2(c_, c_) for _ in range(n)))
#============================================END=========================================

2、打开yolo.py文件

找到parse_model模块，加入类名注意有两处需要添加的地方

3、更改yolov5s.yaml

删去原有代码，把下面代码全部复制过去就行


nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]head:[[-1, 1, GSConv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, GSConv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, GSConv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, GSConv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

搞定！

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