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RT-DETR融合[ECCV2024]FADformer中的FFCM模块

article 2024/12/24 6:14:42

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

《Efficient Frequency-Domain Image Deraining with Contrastive Regularization 》

一、模块介绍

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.12250

代码链接：https://github.com/deng-ai-lab/FADformer

论文速览：

前大多数单图像去除（SID）方法都基于 Transformer 和全局建模，以实现高质量的重建。然而，他们的架构只从空间域构建远程特征，而空间域要保持有效性需要承受巨大的计算负担。此外，这些方法要么忽略了训练中的负样本信息，要么没有充分利用负样本中存在的雨条纹模式。为了解决这些问题，我们提出了一种频率感知 Deraining Transformer 框架（FADformer），该框架可以完全捕获频域特征以有效去除雨水。具体来说，我们构建了 FADBlock，包括融合傅里叶卷积混合器（FFCM）和先验门控前馈网络（PGFN）。与自注意力机制不同，FFCM 在空间域和频域中进行卷积运算，使其具有局部-全局捕获能力和效率。同时，PGFN 以门控方式先导残基通道，以增强局部细节并保留特征结构。此外，我们在训练过程中引入了频域对比正则化（FCR）。FCR 有助于在频域中进行对比学习，并利用负样本中的雨纹模式来提高性能。广泛的实验表明了我们的 FADformer 的效率和有效性。

总结：作者针对图像重建提出FADformer，其中的FFCM模块可用于增强其他模块。

⭐⭐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, RepNCSPELAN4_Fused_Fourier_Conv_Mixer, [512, 512, 256, 1]]
  - [-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, [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⭐⭐

2.2 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')