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1.模块解析(common.py)01. Focus模块02. CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块 2.为yolov5添加CBAM注意力机制01.CBAM机制02.具体步骤①.以yolov5l结构为例（其实只是深度和宽度因子不同），修改yolov5l.yaml，将C3模块修改为添加注意力机制后的模块CBAMC3，参数不变即可。②.在common.py中添加CBAMC3模块③.修改yolo.py，添加额外的判断语句最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。
1.模块解析(common.py)
01. Focus模块
作用：下采样
输入：data( 3×640×640 彩色图片)
Focus模块的作用是对图片进行切片，类似于下采样，先将图片变为320×320×12的特征图，再经过3×3的卷积操作，输出通道32，最终变为320×320×32的特征图，是一般卷积计算量的4倍，如此做下采样将无信息丢失。
输出：32×320×320特征图
结构图片描述：
图示切分过程,channels变为4倍
代码实现:
class Focus(nn.Module): # Focus wh information into c-space def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups # c1输入,c2输出,s为步长,k为卷积核大小 super(Focus, self).__init__() self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act) # 输入channel数量变为4倍 def forward(self, x): # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2) # 进行切分,再进行concat return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))
02. CONV模块
作者在这个基本卷积模块中封装了三个功能，包括卷积(Conv2d)、BN以及Activate函数(在新版yolov5中，作者采用了SiLU函数作为激活函数)，同时autopad(k, p)实现了自动计算padding的效果。总的来说Conv实现了将输入特征经过卷积层，激活函数，归一化层，得到输出层。输出：输入大小的一半
结构图片描述：
代码实现：
class Conv(nn.Module): # Standard convolution # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # k为卷积核大小，s为步长 # g即group,当g=1时，相当于普通卷积,当g>1时,进行分组卷积。 # 分组卷积相对与普通卷积减少了参数量，提高训练效率 super(Conv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = nn.Hardswish() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) def fuseforward(self, x): return self.act(self.conv(x))
03.Bottleneck模块：
先将channel 数减小再扩大（默认减小到一半），具体做法是先进行1×1卷积将channel减小一半，再通过3×3卷积将通道数加倍，并获取特征（共使用两个标准卷积模块），其输入与输出的通道数是不发生改变的。shortcut参数控制是否进行残差连接（使用ResNet）。在yolov5的backbone中的Bottleneck都默认使shortcut为True，在head中的Bottleneck都不使用shortcut。与ResNet对应的，使用add而非concat进行特征融合，使得融合后的特征数不变。结构图片描述：
代码实现：
class Bottleneck(nn.Module): # Standard bottleneck def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, shortcut, groups, expansion # 特别参数 # shortcut：是否给bottleneck结构部添加shortcut连接，添加后即为ResNet模块； # e，即expansion。bottleneck结构中的瓶颈部分的通道膨胀率，默认使用0.5即变为输入的1/2 super(Bottleneck, self).__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g) self.add = shortcut and c1 == c2 def forward(self, x): return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))
04.C3模块
在新版yolov5中,作者将BottleneckCSP(瓶颈层)模块转变为了C3模块，其结构作用基本相同均为CSP架构，只是在修正单元的选择上有所不同，其包含了3个标准卷积层以及多个Bottleneck模块（数量由配置文件.yaml的n和depth_multiple参数乘积决定）从下图可以看出，C3相对于BottleneckCSP模块不同的是，经历过残差输出后的Conv模块被去掉了，concat后的标准卷积模块中的激活函数也由LeakyRelu变为了SiLU（同上）。该模块是对残差特征进行学习的主要模块,其结构分为两支,一支使用了上述指定多个Bottleneck堆叠和3个标准卷积层，另一支仅经过一个基本卷积模块，最后将两支进行concat操作。结构图片描述：
C3模块：
BottleNeckCSP模块：
代码实现：
class C3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super(C3, self).__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # act=FReLU(c2) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) def forward(self, x): return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))
05.SPP模块
SPP是空间金字塔池化的简称，其先通过一个标准卷积模块将输入通道减半，然后分别做kernel-size为5，9，13的maxpooling（对于不同的核大小，padding是自适应的）。对三次最大池化的结果与未进行池化操作的数据进行concat，最终合并后channel数是原来的2倍。结构图片描述：
代码实现：
class SPP(nn.Module): # Spatial pyramid pooling layer used in YOLOv3-SPP def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)): super(SPP, self).__init__() c_ = c1 // 2 # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_ * (len(k) + 1), c2, 1, 1) self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k]) def forward(self, x): x = self.cv1(x) return self.cv2(torch.cat([x] + [m(x) for m in self.m], 1))
2.为yolov5添加CBAM注意力机制
01.CBAM机制
采用CBAM混合域注意力机制，同时对通道注意力和空间注意力进行评价打分。CBAM 包含2个子模块，Channel Attention Module（CAM）和Spartial Attention Module （SAM） 分别实现通道和空间的Attention。
此处参考1. 注意力机制参考链接
2. CBAM参考链接
02.具体步骤
①.以yolov5l结构为例（其实只是深度和宽度因子不同），修改yolov5l.yaml，将C3模块修改为添加注意力机制后的模块CBAMC3，参数不变即可。
②.在common.py中添加CBAMC3模块
class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.f1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU() self.f2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) # 写法二,亦可使用顺序容器 # self.sharedMLP = nn.Sequential( # nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(), # nn.Conv2d(in_planes // rotio, in_planes, 1, bias=False)) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.max_pool(x)))) out = self.sigmoid(avg_out + max_out) return torch.mul(x, out)class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) out = self.sigmoid(self.conv(out)) return torch.mul(x, out)class CBAMC3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super(CBAMC3, self).__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) self.channel_attention = ChannelAttention(c2, 16) self.spatial_attention = SpatialAttention(7) # self.m = nn.Sequential(*[CrossConv(c_, c_, 3, 1, g, 1.0, shortcut) for _ in range(n)]) def forward(self, x): # 将最后的标准卷积模块改为了注意力机制提取特征 return self.spatial_attention( self.channel_attention(self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))))③.修改yolo.py，添加额外的判断语句
if m in [Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP, C3, C3TR, CBAMC3]: c1, c2 = ch[f], args[0] if c2 != no: # if not output c2 = make_divisible(c2 * gw, 8) args = [c1, c2, *args[1:]] if m in [BottleneckCSP, C3, C3TR, CBAMC3]: args.insert(2, n) # number of repeats n = 1 elif m is nn.BatchNorm2d: args = [ch[f]] elif m is Concat: c2 = sum([ch[x] for x in f]) elif m is Detect: args.append([ch[x] for x in f]) if isinstance(args[1], int): # number of anchors args[1] = [list(range(args[1] * 2))] * len(f) elif m is Contract: c2 = ch[f] * args[0] ** 2 elif m is Expand: c2 = ch[f] // args[0] ** 2 else: c2 = ch[f]至此，在训练模型时调用我们修改后的yolov5l.yaml，即可在验证注意力机制在yolov5模型上的有效性。