RT-DETR融合[ECCV 2018]RCAN中的RCAB模块及相关改进思路
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RT-DETR改进汇总贴：RT-DETR更新汇总贴
《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》
一、 模块介绍
论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.02758
代码链接：https://github.com/yulunzhang/RCAN
论文速览：
卷积神经网络 （CNN） 深度对于图像超分辨率 （SR） 至关重要。但是，我们观察到图像 SR 的更深网络更难训练。低分辨率输入和特征包含丰富的低频信息，这些信息在各个通道中被平等对待，因此阻碍了 CNN 的表示能力。为了解决这些问题，我们提出了非常深的残差通道注意力网络 （RCAN）。具体来说，我们提出了一种残差中的残差 （RIR） 结构来形成非常深的网络，它由几个具有长跳跃连接的残差组组成。每个残差组都包含一些具有短 skip 连接的残差块。同时，RIR 允许通过多个 skip 连接绕过丰富的低频信息，使主网专注于学习高频信息。此外，我们提出了一种通道注意力机制，通过考虑通道之间的相互依赖关系来自适应地重新缩放通道特征。广泛的实验表明，与最先进的方法相比，我们的 RCAN 实现了更好的准确性和视觉改进。
总结：RCAN中的RCAB模块可用于其他深度学习任务。
⭐⭐本文二创模块仅更新于付费群中，往期免费教程可看下方链接⭐⭐
RT-DETR更新汇总贴（含免费教程）文章浏览阅读264次。RT-DETR使用教程：缝合教程： RT-DETR中的yaml文件详解：labelimg使用教程：_rt-deterhttps://xy2668825911.blog.csdn.net/article/details/143696113 ⭐⭐付费项目简介：融合上百种顶刊顶会模块的YOLO项目仅119，此外含高性能自研模型与本文模块融合进行二创三创，最快1-2周完成小论文改进实验，代码每周更新（上周更新超20+二创模块），欢迎QQ：2668825911(点击下方小卡片扫二维码)加我了解。⭐⭐
⭐⭐本项目并非简单的模块插入，平均每个文章对应4-6个二创或自研融合模块，有效果即可写论文或三创。本文项目使用ultralytics框架，兼容YOLOv3\5\6\8\9\10\world与RT-DETR。⭐⭐
已进群小伙伴可以先用下文二创及自研模块在自己的数据集上测试，有效果再进行模块结构分析或继续改进。
二、二创融合模块
2.1 相关二创模块及所需参数
该模块可如图加入到HGBlock、RepNCSPELAN4、RepC3与自研等模块中，代码见群文件，所需参数如下。
HGBlock-变式模块 所需参数：(c1, cm, c2, k, n, lightconv, shortcut, act)
RepNCSPELAN4-变式模块 所需参数：(c1, c2, c3, c4, n)
RepC3-变式模块 所需参数：(c1, c2, n, e)
CCRI及变式模块 所需参数：(c1, c2, k, n, lightconv, shortcut, scale, e, act)
RepC4及变式模块 所需参数：(c1, c2, n, e)
2.2 更改yaml文件 （以自研模型加入为例）
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。
# 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
# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy, 技术指导QQ:2668825911⭐⭐
# 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, 512]
# n: [ 0.33, 0.25, 1024 ]
# s: [ 0.33, 0.50, 1024 ]
# m: [ 0.67, 0.75, 768 ]
# l: [ 1.00, 1.00, 512 ]
# x: [ 1.00, 1.25, 512 ]
# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy, 技术指导QQ:2668825911⭐⭐
backbone:
# [from, repeats, module, args]
- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
- [-1, 2, CCRI, [128, 5, True, False]]
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
- [-1, 4, CCRI, [256, 3, True, True]]
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
- [-1, 4, CCRI, [512, 3, True, True]]
- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
- [-1, 2, CCRI, [1024, 3, True, False]]
head:
- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 9 input_proj.2
- [-1, 1, AIFI, [1024, 8]]
- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 11, Y5, lateral_convs.0
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
- [6, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 13 input_proj.1
- [[-2, -1], 1, Concat, [1]]
- [-1, 2, RepC4_RCAB, [256]] # 15, fpn_blocks.0
- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 16, Y4, lateral_convs.1
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
- [4, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 18 input_proj.0
- [[-2, -1], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
- [-1, 2, RepC4, [256]] # X3 (20), fpn_blocks.1
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 22, downsample_convs.0
- [[-1, 16], 1, Concat, [1]] # cat Y4
- [-1, 2, RepC4, [256]] # F4 (23), pan_blocks.0
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 24, downsample_convs.1
- [[-1, 11], 1, Concat, [1]] # cat Y5
- [-1, 2, RepC4, [256]] # F5 (26), pan_blocks.1
- [[20, 23, 26], 1, RTDETRDecoder, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy, 技术指导QQ:2668825911⭐⭐
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')
在train.py脚本中填入修改好的yaml路径，运行即可训。
