YOLOv11融合IncepitonNeXt[CVPR2024]及相关改进思路

---

YOLOv11v10v8使用教程：  YOLOv11入门到入土使用教程

---

一、 模块介绍

        论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.16900

        代码链接：https://github.com/sail-sg/inceptionnext

论文速览：受 ViT 长距离建模能力的启发，大核卷积最近被广泛研究和采用，以扩大感受野并提高模型性能，例如采用 7x7 深度卷积的 ConvNeXt。虽然这种深度算子只消耗少量的 FLOPs，但内存访问成本高，在很大程度上损害了强大计算设备上的模型效率。例如， ConvNeXt-T 具有与 ResNet-50 类似的 FLOPs，但在 A100 GPU 上以全精度训练时，只能实现 60% 的吞吐量。虽然减小 ConvNeXt 的内核大小可以提高速度，但会导致性能显著下降。目前尚未有如何在保持其性能的同时加速基于大内核的 CNN 模型研究。为了解决这个问题，受 Inceptions 的启发，我们将大核深度卷积沿通道维度分解为四个平行分支，即小方核、两个正交带核和一个身份映射。通过这个新的 Inception 深度卷积，构建了一系列网络，即 IncepitonNeXt，它不仅享有高吞吐量，而且保持了有竞争力的性能。例如，InceptionNeXt-T 的训练吞吐量比 ConvNeX-T 高 1.6 倍，并且在 ImageNet-1K 上实现了 0.2% 的 top-1 精度提升。

总结：一种基于大核卷积的特征提取模块，轻量化且高性能。​

---

二、 加入到YOLO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 nnclass InceptionDWConv2d(nn.Module):""" Inception depthweise convolution"""def __init__(self, in_channels, square_kernel_size=3, band_kernel_size=11, branch_ratio=0.125):super().__init__()gc = int(in_channels * branch_ratio)  # channel numbers of a convolution branchself.dwconv_hw = nn.Conv2d(gc, gc, square_kernel_size, padding=square_kernel_size // 2, groups=gc)self.dwconv_w = nn.Conv2d(gc, gc, kernel_size=(1, band_kernel_size), padding=(0, band_kernel_size // 2),groups=gc)self.dwconv_h = nn.Conv2d(gc, gc, kernel_size=(band_kernel_size, 1), padding=(band_kernel_size // 2, 0),groups=gc)self.split_indexes = (in_channels - 3 * gc, gc, gc, gc)def forward(self, x):x_id, x_hw, x_w, x_h = torch.split(x, self.split_indexes, dim=1)return torch.cat((x_id, self.dwconv_hw(x_hw), self.dwconv_w(x_w), self.dwconv_h(x_h)),dim=1,)

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 InceptionDWConv2d:c2 = ch[f]args = [ch[f]]

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

        创建yaml文件，替换原有模块。

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 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=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs# YOLO11n 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, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 2, InceptionDWConv2d, []]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, C3k2, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10# YOLO11n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

---

 2.5 修改train.py文件

        创建Train脚本用于训练。

from ultralytics.models import YOLO
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'if __name__ == '__main__':model = YOLO(model='ultralytics/cfg/models/11/yolo11.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脚本中填入创建好的yaml路径，运行即可训练，数据集创建教程见下方链接。

YOLOv11入门到入土使用教程(含结构图)_yolov11使用教程-CSDN博客

三、相关改进思路

        替换C2f、C3模块中的BottleNeck部分，代码见群文件：

---