YOLOv8优化策略：SENet v2，Squeeze-Excitation模块融合Dense Layer，效果秒杀SENet | 2023.11月最新成果
原创YOLOv8优化策略：SENet v2，Squeeze-Excitation模块融合Dense Layer，效果秒杀SENet | 2023.11月最新成果
原创
本文自研创新改进：SENet v2，针对SENet主要优化点，提出新颖的多分支Dense Layer，并与Squeeze-Excitation网络模块高效融合，融合增强了网络捕获通道模式和全局知识的能力
1.SENetV2
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论文：https://arxiv.org/pdf/2311.10807v1.pdf
摘要：卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征，实现了图像分类的颠覆性突破，在基于视觉的任务中达到了最先进的准确率。在通道维度增加注意力机制，关键操作是squeeze和excitation。多层感知机（MLP）从数据中学习全局表示，并在大多数图像分类模型中用于学习提取的图像特征。在本文中，作者介绍了一种新颖的聚合多层感知机，一种多分支Dense Layer，位于Squeeze Excitation Residual模块内，旨在超越现有架构的表现。作者的方法利用了Squeeze-Excitation网络模块与Dense Layer相结合。这种融合增强了网络捕获通道模式和全局知识的能力，从而导致更好的特征表示。与SENet相比，所提出的模型在参数数量上的增加可以忽略不计。作者在基准数据集上进行了大量的实验，以验证模型并将其与已建立的架构进行比较。实验结果表明，所提出的模型的分类准确率显著提高。
SENet通过 Squeeze-Excitation操作增强了通道表示，从而增强了其表达能力。通道特征通过应用Squeeze输入进行重新校准。所提出的模块中的Excitation部分涉及一个全连接层，用于捕获全局表示。这种专门模块确保只有最重要的特征被传递到后续层。当这种独特的模块设计在像ResNet这样的网络中，特别是在残差模块中，其影响会加剧，实质上作为网络的过滤机制，就像SE ResNet所看到的那样
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1.1 SENet
SE注意力机制（Squeeze-and-Excitation Networks）在通道维度增加注意力机制，关键操作是squeeze和excitation。
通过自动学习的方式，即使用另外一个新的神经网络，获取到特征图的每个通道的重要程度，然后用这个重要程度去给每个特征赋予一个权重值，从而让神经网络重点关注某些特征通道。提升对当前任务有用的特征图的通道，并抑制对当前任务用处不大的特征通道。
如下图所示，在输入SE注意力机制之前（左侧白图C2），特征图的每个通道的重要程度都是一样的，通过SENet之后（右侧彩图C2），不同颜色代表不同的权重，使每个特征通道的重要性变得不一样了，使神经网络重点关注某些权重值大的通道。
2 SENetV2引入到YOLOv8
2.1 SENetV2加入ultralytics/nn/attention/se_v2.py
核心代码:
# 定义SE模块
class SELayer(nn.Module):
def __init__(self, channel, reduction=16):
super(SELayer, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
return x * y.expand_as(x)
2.2 yolov8_se_v2.yaml
# Ultralytics YOLO ?, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
# [depth, width, max_channels]
n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPs
s: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPs
m: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients, 79.3 GFLOPs
l: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs
# YOLOv8.0n backbone
backbone:
# [from, repeats, module, args]
- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
- [-1, 3, C2f, [128, True]]
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
- [-1, 6, C2f, [256, True]]
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
- [-1, 6, C2f, [512, True]]
- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
- [-1, 3, C2f, [1024, True]]
- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
- [-1, 1, se_v2, [1024]] # 10
# YOLOv8.0n head
head:
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # 13
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
- [-1, 3, C2f, [256]] # 16 (P3/8-small)
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # 19 (P4/16-medium)
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
- [-1, 3, C2f, [1024]] # 22 (P5/32-large)
- [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
by CSDN AI小怪兽
https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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