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YOLO即插即用---PConv

article 2024/11/14 21:49:33

Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks

论文地址：

1. 论文解决的问题

2. 解决问题的方法

3. PConv 的适用范围

4. PConv 在目标检测中的应用

5. 评估方法

6. 潜在挑战

7. 未来研究方向

8.即插即用代码

论文地址：

2303.03667https://arxiv.org/pdf/2303.03667

1. 论文解决的问题

这篇论文主要解决的是神经网络的运行速度问题。尽管近年来神经网络的性能突飞猛进，但其高延迟和高计算量也限制了其在实际应用中的推广。为了解决这个问题，研究者们通常关注降低浮点运算次数 (FLOPs)，但论文指出，单纯降低 FLOPs 并不一定能带来相应的延迟降低。

2. 解决问题的方法

论文分析了导致低延迟的主要原因，发现是运算符频繁的内存访问导致的。因此，论文提出了一个新的运算符——部分卷积 (PConv)，它通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。

PConv 的原理：

PConv 只对输入通道的一部分应用常规卷积，而其余通道则保持不变。
通过这种方式，PConv 在降低 FLOPs 的同时，也减少了内存访问次数，从而提高了运行速度。
为了充分利用所有通道的信息，PConv 通常与逐点卷积 (PWConv) 结合使用，形成一个 T 形的感受野，更专注于中心位置。

3. PConv 的适用范围

PConv 可以应用于各种需要提取空间特征的神经网络任务，例如：

图像分类： PConv 可以替代现有的卷积运算符，例如深度可分离卷积 (DWConv) 和分组卷积 (GConv)，从而提高运行速度。
目标检测： PConv 可以用于特征提取网络，例如骨干网络，从而提高检测速度。
语义分割： PConv 可以用于特征提取网络，例如编码器，从而提高分割速度。

4. PConv 在目标检测中的应用

PConv 在目标检测中的应用位置：

骨干网络： PConv 可以用于替代骨干网络中的 DWConv 或 GConv，从而提高特征提取速度。
特征金字塔网络 (FPN)： PConv 可以用于替代 FPN 中的 DWConv 或 GConv，从而提高多尺度特征提取速度。
注意力机制： PConv 可以用于改进注意力机制，例如 Squeeze-and-Excitation (SE) 块，从而提高注意力机制的效率。

PConv 在目标检测中的优势：

提高检测速度： PConv 可以降低目标检测的推理时间，从而提高检测速度。
提高检测精度： PConv 可以提取更丰富的特征，从而提高检测精度。
降低计算量： PConv 可以降低目标检测的计算量，从而降低对计算资源的需求。

5. 评估方法

为了评估 PConv 在目标检测中的应用效果，可以使用以下指标：

平均精度 (AP)：评估目标检测算法的精度。
平均精度均值 (mAP)：评估目标检测算法的平均精度。
推理时间：评估目标检测算法的运行速度。
计算量：评估目标检测算法的计算复杂度。

6. 潜在挑战

尽管 PConv 在目标检测中具有很大的潜力，但也存在一些潜在挑战：

参数调整： PConv 的性能可能受到参数设置的影响，例如部分比例和卷积核大小。
与现有模型的兼容性： PConv 需要与现有的目标检测模型进行整合，这可能需要进行一些修改。
训练时间： PConv 可能需要更长的训练时间才能达到最佳性能。

7. 未来研究方向

未来研究方向可以包括：

改进 PConv 的设计：探索更有效的 PConv 设计，例如不同的部分比例和卷积核大小。
将 PConv 应用于其他目标检测模型：将 PConv 应用于其他目标检测模型，例如 YOLO 和 SSD。
探索 PConv 在其他视觉任务中的应用：探索 PConv 在其他视觉任务中的应用，例如图像检索和视频理解。

PConv 是一种很有潜力的运算符，可以用于提高目标检测的速度和精度。将 PConv 应用于目标检测模型，可以降低推理时间、提高检测精度，并降低对计算资源的需求。未来研究可以进一步探索 PConv 的设计、与其他模型的兼容性，以及在其他视觉任务中的应用。

8.即插即用代码

from torch import nn
import torch
class Partial_conv3(nn.Module):

    def __init__(self, dim, n_div, forward):
        super().__init__()
        self.dim_conv3 = dim // n_div
        self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3
        self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False)

        if forward == 'slicing':
            self.forward = self.forward_slicing
        elif forward == 'split_cat':
            self.forward = self.forward_split_cat
        else:
            raise NotImplementedError

    def forward_slicing(self, x):
        # only for inference
        x = x.clone()  # !!! Keep the original input intact for the residual connection later
        x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :])

        return x

    def forward_split_cat(self, x):
        # for training/inference
        x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1)
        x1 = self.partial_conv3(x1)
        x = torch.cat((x1, x2), 1)

        return x


if __name__ == '__main__':
    block = Partial_conv3(64, 2, 'split_cat').cuda()
    input = torch.rand(3, 64, 64, 64).cuda() #输入shape b c h w
    output = block(input)
    print(input.size(), output.size())

大家对于YOLO改进感兴趣的可以进群了解，群中有答疑，（QQ群:828370883）

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