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无NMS的一致双分配 YOLOv10提出了一种通过双标签分配而不用非极大值抑制NMS的策略。这种方法结合了一对多和一对一分配策略的优势#xff0c;提高了效率并保持了性能。 高效的网络设计 轻量化分类头#xff1a;在不显著影响性能的情况下
无NMS的一致双分配 YOLOv10提出了一种通过双标签分配而不用非极大值抑制NMS的策略。这种方法结合了一对多和一对一分配策略的优势提高了效率并保持了性能。 高效的网络设计 轻量化分类头在不显著影响性能的情况下减少了计算开销。 空间-通道解耦下采样解耦空间下采样和通道调整优化计算成本。 基于秩的块设计根据各阶段的内在秩适应块设计减少冗余提高效率。 大核卷积和部分自注意力PSA在不显著增加计算成本的情况下增强了感受野和全局建模能力。
一致双分配策略 一对多分配在训练期间多个预测框被分配给一个真实物体标签。这种策略提供了丰富的监督信号优化效果更好。 一对一分配仅一个预测框被分配给一个真实物体标签避免了NMS但由于监督信号较弱容易导致收敛速度慢和性能欠佳。 双头架构模型在训练期间使用两个预测头一个使用一对多分配另一个使用一对一分配。这样模型可以在训练期间利用一对多分配的丰富监督信号而在推理期间则使用一对一分配的预测结果从而实现无NMS的高效推理。 Head优化 综合一对一多与一对一的bbox分配策略网络模块添加两种类型的head模块推理过程中只保留一对一分配head相较于分类head回归head承担更多意义 效率驱动的模型设计
空间-通道解耦下采样首先利用点状卷积调节通道维度然后使用深度卷积进行空间下采样秩引导的块设计提出了一个紧凑型倒置块CIB结构它采用廉价的深度卷积进行空间混合和高效的一维卷积进行通道混合如图b作为高效的基本构建块。随着模型规模的增加其感受野自然扩大使用大核卷积的好处减弱作者只对小型模型规模采用大核卷积 CIB class Conv(nn.Module):Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).default_act nn.SiLU() # default activationdef __init__(self, c1, c2, k1, s1, pNone, g1, d1, actTrue):Initialize Conv layer with given arguments including activation.super().__init__()self.conv nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groupsg, dilationd, biasFalse)self.bn nn.BatchNorm2d(c2)self.act self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()def forward(self, x):Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.return self.act(self.bn(self.conv(x)))def forward_fuse(self, x):Perform transposed convolution of 2D data.return self.act(self.conv(x))class CIB(nn.Module):Standard bottleneck.def __init__(self, c1, c2, shortcutTrue, e0.5, lkFalse):Initializes a bottleneck module with given input/output channels, shortcut option, group, kernels, andexpansion.super().__init__()c_ int(c2 * e) # hidden channelsself.cv1 nn.Sequential(Conv(c1, c1, 3, gc1),Conv(c1, 2 * c_, 1),Conv(2 * c_, 2 * c_, 3, g2 * c_) if not lk else RepVGGDW(2 * c_),Conv(2 * c_, c2, 1),Conv(c2, c2, 3, gc2),)self.add shortcut and c1 c2def forward(self, x):forward() applies the YOLO FPN to input data.return x self.cv1(x) if self.add else self.cv1(x)
class C2fCIB(C2f):Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions.def __init__(self, c1, c2, n1, shortcutFalse, lkFalse, g1, e0.5):Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups,expansion.super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)self.m nn.ModuleList(CIB(self.c, self.c, shortcut, e1.0, lklk) for _ in range(n))class Attention(nn.Module):def __init__(self, dim, num_heads8,attn_ratio0.5):super().__init__()self.num_heads num_headsself.head_dim dim // num_headsself.key_dim int(self.head_dim * attn_ratio)self.scale self.key_dim ** -0.5nh_kd nh_kd self.key_dim * num_headsh dim nh_kd * 2self.qkv Conv(dim, h, 1, actFalse)self.proj Conv(dim, dim, 1, actFalse)self.pe Conv(dim, dim, 3, 1, gdim, actFalse)def forward(self, x):B, C, H, W x.shapeN H * Wqkv self.qkv(x)q, k, v qkv.view(B, self.num_heads, self.key_dim*2 self.head_dim, N).split([self.key_dim, self.key_dim, self.head_dim], dim2)attn ((q.transpose(-2, -1) k) * self.scale)attn attn.softmax(dim-1)x (v attn.transpose(-2, -1)).view(B, C, H, W) self.pe(v.reshape(B, C, H, W))x self.proj(x)return x
class PSA(nn.Module):def __init__(self, c1, c2, e0.5):super().__init__()assert(c1 c2)self.c int(c1 * e)self.cv1 Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)self.cv2 Conv(2 * self.c, c1, 1)self.attn Attention(self.c, attn_ratio0.5, num_headsself.c // 64)self.ffn nn.Sequential(Conv(self.c, self.c*2, 1),Conv(self.c*2, self.c, 1, actFalse))def forward(self, x):a, b self.cv1(x).split((self.c, self.c), dim1)b b self.attn(b)b b self.ffn(b)return self.cv2(torch.cat((a, b), 1))class SCDown(nn.Module):def __init__(self, c1, c2, k, s):super().__init__()self.cv1 Conv(c1, c2, 1, 1)self.cv2 Conv(c2, c2, kk, ss, gc2, actFalse)def forward(self, x):return self.cv2(self.cv1(x))class C2f(nn.Module):Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions.def __init__(self, c1, c2, n1, shortcutFalse, g1, e0.5):Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups,expansion.super().__init__()self.c int(c2 * e) # hidden channelsself.cv1 Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)self.cv2 Conv((2 n) * self.c, c2, 1) # optional actFReLU(c2)self.m nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k((3, 3), (3, 3)), e1.0) for _ in range(n))def forward(self, x):Forward pass through C2f layer.y list(self.cv1(x).chunk(2, 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))def forward_split(self, x):Forward pass using split() instead of chunk().y list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))
