【YOLO改进】换遍MMPretrain主干网络之ConvNeXt-Tiny（基于MMYOLO）

ConvNeXt-Tiny

ConvNeXt-Tiny 是一种改进的卷积神经网络架构，其设计目的是在保持传统卷积神经网络优势的同时，借鉴了一些Transformer架构的成功经验。

ConvNeXt-Tiny 的优点

1. 架构优化： ConvNeXt-Tiny 对经典ResNet架构进行了多种优化，包括调整卷积核大小、增加归一化层以及调整激活函数的使用。这些改进使得ConvNeXt-Tiny在保持计算效率的同时，能够提高模型的表示能力。

2. 高效计算： ConvNeXt-Tiny 采用了更大范围的卷积核和较少的池化操作，这使得它在同样的计算预算下，能够捕捉到更丰富的特征信息，提高了模型的性能。

3. 灵活性： 由于ConvNeXt-Tiny 保留了卷积神经网络的基本结构，因此可以容易地与现有的卷积神经网络基础设施兼容，易于部署和优化。

4. 性能优越： 在多个基准测试中，ConvNeXt-Tiny 展示了优异的性能，特别是在图像分类任务中，能够与最先进的Transformer模型相媲美。

作为YOLO系列网络主干网络的可行性

YOLO（You Only Look Once）系列网络是一种用于目标检测的实时系统，其设计的一个关键点是速度和精度的平衡。以下是ConvNeXt-Tiny作为YOLO主干网络的可行性分析：

1. 计算效率： ConvNeXt-Tiny 具有高效的计算特性，这对于实时目标检测任务至关重要。其优化的卷积架构可以在保证精度的同时，提供更快的推理速度。

2. 特征提取能力： ConvNeXt-Tiny 的设计增强了特征提取的能力，特别是在捕捉图像细节方面。这对于目标检测任务非常重要，因为精确的特征提取是提高检测精度的基础。

3. 兼容性： 由于ConvNeXt-Tiny 保留了传统卷积神经网络的基本结构，迁移到YOLO架构中相对简单，能够利用现有的优化方法和硬件加速。

4. 模型大小与复杂度： ConvNeXt-Tiny 的模型大小和复杂度适中，这使得它可以在保持高检测精度的同时，不会大幅增加YOLO网络的计算负担。

替换ConvNeXt-Tiny(基于MMYOLO)

如果想要使用在 MMPretrain 中实现的主干网络，需要先安装 MMPretrain

##官方提供的安装命令
##如果安装不成功的可以考虑直接把压缩包下载下来进行安装
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpretrain.git
cd mmpretrain
mim install -e .

OpenMMLab 2.0 体系中 MMYOLO、MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 中的模型注册表都继承自 MMEngine 中的根注册表，允许这些 OpenMMLab 开源库直接使用彼此已经实现的模块。 因此用户可以在 MMYOLO 中使用来自 MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 的主干网络，而无需重新实现。

假设想将'ConvNeXt-Tiny'作为 'yolov5' 的主干网络，则配置文件如下：

_base_ = './yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py'# 导入 mmpretrain.models 使得可以调用 mmpretrain 中注册的模块
custom_imports = dict(imports=['mmpretrain.models'], allow_failed_imports=False)
checkpoint_file = 'https://download.openmmlab.com/mmclassification/v0/convnext/downstream/convnext-tiny_3rdparty_32xb128-noema_in1k_20220301-795e9634.pth'  # noqa
deepen_factor = _base_.deepen_factor
widen_factor = 1.0
channels = [192, 384, 768]model = dict(backbone=dict(_delete_=True, # 将 _base_ 中关于 backbone 的字段删除type='mmpretrain.ConvNeXt', # 使用 mmcls 中的 ConvNeXtarch='tiny',out_indices=(1, 2, 3),drop_path_rate=0.4,layer_scale_init_value=1.0,gap_before_final_norm=False,init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint=checkpoint_file,prefix='backbone.')), # MMCls 中主干网络的预训练权重含义 prefix='backbone.'，为了正常加载权重，需要把这个 prefix 去掉。neck=dict(type='YOLOv5PAFPN',deepen_factor=deepen_factor,widen_factor=widen_factor,in_channels=channels, # 注意：ConvNeXt-Tiny 输出的3个通道是 [192, 384, 768]，和原先的 yolov5-s neck 不匹配，需要更改out_channels=channels),bbox_head=dict(type='YOLOv5Head',head_module=dict(type='YOLOv5HeadModule',in_channels=channels, # head 部分输入通道也要做相应更改widen_factor=widen_factor))
)