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目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合即插即用的动态卷积ODConv（小目标涨点神器）(运动目标检测算法)

编辑：rootadmin

目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合即插即用的动态卷积ODConv（小目标涨点神器）

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作者将CondConv中一个维度上的动态特性进行了扩展，同时了考虑了空域、输入通道、输出通道等维度上的动态性，故称之为全维度动态卷积。ODConv通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力。

作为一种“即插即用”的操作，它可以轻易的嵌入到现有CNN网络中。ImageNet分类与COCO检测任务上的实验验证了所提ODConv的优异性：即可提升大模型的性能，又可提升轻量型模型的性能，实乃万金油是也！值得一提的是，受益于其改进的特征提取能力，ODConv搭配一个卷积核时仍可取得与现有多核动态卷积相当甚至更优的性能。

一、ODConv网络结构

二、ODConv相关代码import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.autogradclass Attention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, groups=1, reduction=0.0625, kernel_num=4, min_channel=16): super(Attention, self).__init__() attention_channel = max(int(in_planes * reduction), min_channel) self.kernel_size = kernel_size self.kernel_num = kernel_num self.temperature = 1.0 self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Conv2d(in_planes, attention_channel, 1, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(attention_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.channel_fc = nn.Conv2d(attention_channel, in_planes, 1, bias=True) self.func_channel = self.get_channel_attention if in_planes == groups and in_planes == out_planes: # depth-wise convolution self.func_filter = self.skip else: self.filter_fc = nn.Conv2d(attention_channel, out_planes, 1, bias=True) self.func_filter = self.get_filter_attention if kernel_size == 1: # point-wise convolution self.func_spatial = self.skip else: self.spatial_fc = nn.Conv2d(attention_channel, kernel_size * kernel_size, 1, bias=True) self.func_spatial = self.get_spatial_attention if kernel_num == 1: self.func_kernel = self.skip else: self.kernel_fc = nn.Conv2d(attention_channel, kernel_num, 1, bias=True) self.func_kernel = self.get_kernel_attention self._initialize_weights() def _initialize_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if m.bias is not None: nn.init.constant_(m.bias, 0) if isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) def update_temperature(self, temperature): self.temperature = temperature @staticmethod def skip(_): return 1.0 def get_channel_attention(self, x): channel_attention = torch.sigmoid(self.channel_fc(x).view(x.size(0), -1, 1, 1) / self.temperature) return channel_attention def get_filter_attention(self, x): filter_attention = torch.sigmoid(self.filter_fc(x).view(x.size(0), -1, 1, 1) / self.temperature) return filter_attention def get_spatial_attention(self, x): spatial_attention = self.spatial_fc(x).view(x.size(0), 1, 1, 1, self.kernel_size, self.kernel_size) spatial_attention = torch.sigmoid(spatial_attention / self.temperature) return spatial_attention def get_kernel_attention(self, x): kernel_attention = self.kernel_fc(x).view(x.size(0), -1, 1, 1, 1, 1) kernel_attention = F.softmax(kernel_attention / self.temperature, dim=1) return kernel_attention def forward(self, x): x = self.avgpool(x) x = self.fc(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) return self.func_channel(x), self.func_filter(x), self.func_spatial(x), self.func_kernel(x)class ODConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, reduction=0.0625, kernel_num=4): super(ODConv2d, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.kernel_size = kernel_size self.stride = stride self.padding = padding self.dilation = dilation self.groups = groups self.kernel_num = kernel_num self.attention = Attention(in_planes, out_planes, kernel_size, groups=groups, reduction=reduction, kernel_num=kernel_num) self.weight = nn.Parameter(torch.randn(kernel_num, out_planes, in_planes//groups, kernel_size, kernel_size), requires_grad=True) self._initialize_weights() if self.kernel_size == 1 and self.kernel_num == 1: self._forward_impl = self._forward_impl_pw1x else: self._forward_impl = self._forward_impl_common def _initialize_weights(self): for i in range(self.kernel_num): nn.init.kaiming_normal_(self.weight[i], mode='fan_out', nonlinearity='relu') def update_temperature(self, temperature): self.attention.update_temperature(temperature) def _forward_impl_common(self, x): # Multiplying channel attention (or filter attention) to weights and feature maps are equivalent, # while we observe that when using the latter method the models will run faster with less gpu memory cost. channel_attention, filter_attention, spatial_attention, kernel_attention = self.attention(x) batch_size, in_planes, height, width = x.size() x = x * channel_attention x = x.reshape(1, -1, height, width) aggregate_weight = spatial_attention * kernel_attention * self.weight.unsqueeze(dim=0) aggregate_weight = torch.sum(aggregate_weight, dim=1).view( [-1, self.in_planes // self.groups, self.kernel_size, self.kernel_size]) output = F.conv2d(x, weight=aggregate_weight, bias=None, stride=self.stride, padding=self.padding, dilation=self.dilation, groups=self.groups * batch_size) output = output.view(batch_size, self.out_planes, output.size(-2), output.size(-1)) output = output * filter_attention return output def _forward_impl_pw1x(self, x): channel_attention, filter_attention, spatial_attention, kernel_attention = self.attention(x) x = x * channel_attention output = F.conv2d(x, weight=self.weight.squeeze(dim=0), bias=None, stride=self.stride, padding=self.padding, dilation=self.dilation, groups=self.groups) output = output * filter_attention return output def forward(self, x): return self._forward_impl(x)三、实验对比结果

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