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python基于融合SPD-Conv改进yolov5与原生yolov5模型实践路面裂痕裂缝检测(python结合)
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SPD-Conv源于2022年一篇专门针对于小目标和低分辨率图像研究提出来的新技术，可以用于目标检测任务，能够一定程度提升模型的检测效果，今天正好有时间就想基于SPD融合yolov5s模型来开发路面裂痕裂缝检测模型，同时与原生的yolov5s模型进行对比分析，首先看下效果图。
接下来看下数据情况。
标注文件如下：
原生yolov5s模型文件如下：
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parametersnc: 1 # number of classesdepth_multiple: 0.33 # model depth multiplewidth_multiple: 0.50 # layer channel multipleanchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbonebackbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 headhead:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]融合 SPD-Conv模型文件如下：
# Parametersnc: 1 # number of classesdepth_multiple: 0.33 # model depth multiplewidth_multiple: 0.50 # layer channel multipleanchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32backbone:[[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]], # 1[-1,1,space_to_depth,[1]], # 2 -P2/4[-1, 3, C3, [128]], # 3[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]], # 4[-1,1,space_to_depth,[1]], # 5 -P3/8[-1, 6, C3, [256]], # 6[-1, 1, Conv, [512, 3, 1]], # 7-P4/16[-1,1,space_to_depth,[1]], # 8 -P4/16[-1, 9, C3, [512]], # 9[-1, 1, Conv, [1024, 3, 1]], # 10-P5/32[-1,1,space_to_depth,[1]], # 11 -P5/32[-1, 3, C3, [1024]], # 12[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 13]head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 14[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], # 15[[-1, 9], 1, Concat, [1]], # 16[-1, 3, C3, [512, False]], # 17[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 18[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], # 19[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # 20[-1, 3, C3, [256, False]], # 21[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]], # 22[-1,1,space_to_depth,[1]], # 23[[-1, 18], 1, Concat, [1]], # 24[-1, 3, C3, [512, False]], # 25[-1, 1, Conv, [512, 3, 1]], # 26[-1,1,space_to_depth,[1]], # 27[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # 28[-1, 3, C3, [1024, False]], # 29[[21, 25, 29], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]默认在相同的数据配置下，均执行100次epoch的迭代计算，接下来看下模型的实际表现。
yolov5s结果输出：
spd结果输出：
从训练结果输出上面来看：spd的结果要优于原生的YOLOv5s模型的，在训练时间上直观来看spd的训练时长达到了yolov5s的两倍，实际则不然，因为训练原生yolov5s的时候是独占显卡的，但是训练yolov5s-spd模型的时候因为有其他的模型训练在并行进行，所以时长消耗被拉长了。
接下来看下结果详情对比。
混淆矩阵：
F1值曲线：
PR曲线：
综合对比可以看到：SPD模型都是要优于原生模型的。
LABEL可视化：
batch计算实例如下：
最终基于专门的界面实现可视化推理，样例如下：
简单实践记录一下，关于spd的介绍在我之前的文章中有详细的介绍，本文主要是以应用为主就没有再赘述了。
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