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RT-DETR融合[TIP2023]DehazeFormer中的SKFusion模块及相关改进思路

article 2024/11/23 20:10:48

RT-DETR使用教程： RT-DETR使用教程

RT-DETR改进汇总贴：RT-DETR更新汇总贴

《Vision Transformers for Single Image Dehazing》

一、模块介绍

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.03883

代码链接：https://github.com/IDKiro/DehazeFormer

论文速览：

图像去雾是一种具有代表性的低级视觉任务，用于从朦胧图像中估计无潜伏的朦胧图像。近年来，基于卷积神经网络的方法在图像去雾中占据主导地位。然而，最近在高级视觉任务方面取得突破的视觉变形金刚并没有给图像去雾带来新的维度。我们从流行的 Swin Transformer 开始，发现它的几个关键设计不适合图像去雾。为此，我们提出了 DehazeFormer，它由各种改进组成，例如改进的归一化层、激活函数和空间信息聚合方案。我们在各种数据集上训练 DehazeFormer 的多个变体，以证明其有效性。具体来说，在最常用的 SOTS 室内布景上，我们的小模型仅以 25% 的 #Param 和 5% 的计算成本优于 FFA-Net。据我们所知，我们的大型模型是第一种在 SOTS 室内布景中 PSNR 超过 40 dB 的方法，其性能大大优于以前的最先进方法。我们还收集了一个大规模的现实遥感去雾数据集，用于评估该方法去除高度非均匀雾霾的能力。

总结：本文涉及DehazeFormer中的SKFusion。

二、加入到RT-DETR中

2.1 创建脚本文件

首先在ultralytics->nn路径下创建blocks.py脚本，用于存放模块代码。

2.2 复制代码

复制代码粘到刚刚创建的blocks.py脚本中，如下图所示：

import torch
import torch.nn as nn


class SKFusion(nn.Module):
    def __init__(self, dim, height=2, reduction=8):
        super(SKFusion, self).__init__()

        self.height = height
        d = max(int(dim / reduction), 4)

        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(dim, d, 1, bias=False),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(d, dim * height, 1, bias=False)
        )

        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, in_feats):
        B, C, H, W = in_feats[0].shape

        in_feats = torch.cat(in_feats, dim=1)
        in_feats = in_feats.view(B, self.height, C, H, W)

        feats_sum = torch.sum(in_feats, dim=1)
        attn = self.mlp(self.avg_pool(feats_sum))
        attn = self.softmax(attn.view(B, self.height, C, 1, 1))

        out = torch.sum(in_feats * attn, dim=1)
        return out

2.3 更改task.py文件

打开ultralytics->nn->modules->task.py，在脚本空白处导入函数。

from ultralytics.nn.blocks import *

之后找到模型解析函数parse_model（约在tasks.py脚本中940行左右位置，可能因代码版本不同变动），在该函数的最后一个else分支上面增加相关解析代码。

        elif m is SKFusion:
            c2 = ch[f[0]]
            args = [ch[f[0]], *args]

2.4 更改yaml文件

yam文件解读：YOLO系列 “.yaml“文件解读_yolo yaml文件-CSDN博客

打开更改ultralytics/cfg/models/rt-detr路径下的rtdetr-l.yaml文件，替换原有模块。（放在该位置仅能插入该模块，具体效果未知。博主精力有限，仅完成与其他模块二次创新融合的测试，结构图见文末，代码见群文件更新。）

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/rtdetr

# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-cls.yaml' will call yolov8-cls.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  l: [1.00, 1.00, 1024]

backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, HGStem, [32, 48]] # 0-P2/4
  - [-1, 6, HGBlock, [48, 128, 3]] # stage 1

  - [-1, 1, DWConv, [128, 3, 2, 1, False]] # 2-P3/8
  - [-1, 6, HGBlock, [96, 512, 3]] # stage 2

  - [-1, 1, DWConv, [512, 3, 2, 1, False]] # 4-P3/16
  - [-1, 2, HGBlock, [96, 512, 5, True, True]] # cm, c2, k, light, shortcut
  - [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, True]]
  - [-1, 6, HGBlock, [192, 1024, 5, True, True]] # stage 3

  - [-1, 1, DWConv, [1024, 3, 2, 1, False]] # 8-P4/32
  - [-1, 6, HGBlock, [384, 2048, 5, True, False]] # stage 4

head:
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 10 input_proj.2
  - [-1, 1, AIFI, [1024, 8]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 12, Y5, lateral_convs.0

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [7, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 14 input_proj.1
  - [[-2, -1], 1, Concat, [1]]
  - [-1, 3, RepC3, [256]] # 16, fpn_blocks.0
  - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 17, Y4, lateral_convs.1

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [3, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 19 input_proj.0
  - [[-2, -1], 1, SKFusion, []] # cat backbone P4
  - [-1, 3, RepC3, [256]] # X3 (21), fpn_blocks.1

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 22, downsample_convs.0
  - [[-1, 17], 1, Concat, [1]] # cat Y4
  - [-1, 3, RepC3, [256]] # F4 (24), pan_blocks.0

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 25, downsample_convs.1
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat Y5
  - [-1, 3, RepC3, [256]] # F5 (27), pan_blocks.1

  - [[21, 24, 27], 1, RTDETRDecoder, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

2.5 修改train.py文件

创建Train_RT脚本用于训练。

from ultralytics.models import RTDETR
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

if __name__ == '__main__':
    model = RTDETR(model='ultralytics/cfg/models/rt-detr/rtdetr-l.yaml')
    # model.load('yolov8n.pt')
    model.train(data='./data.yaml', epochs=2, batch=1, device='0', imgsz=640, workers=2, cache=False,
                amp=True, mosaic=False, project='runs/train', name='exp')