YOLOv8改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列
原创YOLOv8改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列
原创
💡💡💡本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。
💡💡💡使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。
1.原理介绍
链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320323005174
摘要：卷积神经网络中普遍使用最大池化或跨步卷积等下采样操作（CNN）聚合局部特征，扩大感受野，并最小化计算开销。然而，对于语义分割任务，在局部邻域上池化特征可能会导致重要空间信息的丢失，这有利于逐像素预测。为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于 Haar 小波的下采样（HWD）模块。该模块可以轻松集成到 CNN 中，以增强语义分割模型的性能。HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息。此外，为了研究 HWD 的好处，我们提出了一种新的指标，称为特征熵指数（FEI），它衡量 CNN 中下采样后的信息不确定性程度。具体来说，FEI 可用于指示下采样方法在语义分割中保留基本信息的能力。我们的综合实验表明，所提出的 HWD 模块可以（1）有效地提高具有各种 CNN 架构的不同模态图像数据集的分割性能；(2) 与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。
图1所示。DeepLabv3+中平均池化、最大池化、跨行卷积和HWD的下采样示例[13]。与传统的降采样方法相比，HWD后的特征保留了更多的边界、纹理和细节信息，如图(d)中四个红色方块所示，其中树枝得到了更好的保存。
四种不同的池化方法
图3所示。提出的HWD模块的体系结构由两个主要块组成:无损特征编码块和特征表示学习块。注意，特征映射的通道数可以通过表示学习块来调整。
2.如何将HWD加入到YOLOv8
2.1 yolov8-HWD.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, HWD, [256]] # 3-P3/8
- [-1, 6, C2f, [256, True]]
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
- [-1, 6, C2f, [512, True]]
- [-1, 1, HWD, [1024]] # 7-P5/32
- [-1, 3, C2f, [1024, True]]
- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
# YOLOv8.0n head
head:
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # 12
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
- [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)
- [-1, 1, HWD, [256]]
- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)
- [-1, 1, HWD, [512]]
- [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5
- [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)
- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
by CSDN AI小怪兽
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