修改YOLOv5的模型结构第三弹

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文章目录

任务
任务拆解

开始修改
C2模块
修改yolo.py
修改模型配置文件

模型训练

上次已经做了一个对YOLOv5的魔改任务，这次继续魔改。使用的素材还是之前说到的C2模块，但这次会对模型进行范围更大的修改

任务

将原模型修改为新模型
原模型如图：

新模型如图：

任务拆解

首先分析两个模型之间的改动有哪些

第4层的C3*2修改为了C2*2
第6层的C3*3修改为了C3*1
移除了第7层的卷积
移除了第8层的C3*1

其中C2模块是由C3模块修改而来，在之前的博客中也提到过，这里贴下图

开始修改

C2模块

首先还是要先编写一个C2模块。打开models/common.py在class C3附近新建一个我们的C2模块

class C3(nn.Module):# CSP Bottleneck with 3 convolutionsdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__()c_ = int(c2 * e)  # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)  # optional 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)), 1))class C2(nn.Module):def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):super().__init__()c_1 = c2 // 2c_2 = c2 - c_1self.cv1 = Conv(c1, c_2, 1, 1)self.cv2 = Conv(c1, c_1, 1, 1)self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_2, c_2, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)))def forward(self, x):return torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)

修改yolo.py

修改yolo.py中函数parse_model中的代码，使模型支持我们刚写的C2模块

def parse_model(d, ch):  # model_dict, input_channels(3)# Parse a YOLOv5 model.yaml dictionaryLOGGER.info(f"\n{'':>3}{'from':>18}{'n':>3}{'params':>10}  {'module':<40}{'arguments':<30}")anchors, nc, gd, gw, act = d['anchors'], d['nc'], d['depth_multiple'], d['width_multiple'], d.get('activation')if act:Conv.default_act = eval(act)  # redefine default activation, i.e. Conv.default_act = nn.SiLU()LOGGER.info(f"{colorstr('activation:')} {act}")  # printna = (len(anchors[0]) // 2) if isinstance(anchors, list) else anchors  # number of anchorsno = na * (nc + 5)  # number of outputs = anchors * (classes + 5)layers, save, c2 = [], [], ch[-1]  # layers, savelist, ch outfor i, (f, n, m, args) in enumerate(d['backbone'] + d['head']):  # from, number, module, argsm = eval(m) if isinstance(m, str) else m  # eval stringsfor j, a in enumerate(args):with contextlib.suppress(NameError):args[j] = eval(a) if isinstance(a, str) else a  # eval stringsn = n_ = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n  # depth gain# 在这个集合中增加了C2模块if m in {Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv,BottleneckCSP, C3, C2, C3TR, C3SPP, C3Ghost, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x}: c1, c2 = ch[f], args[0]if c2 != no:  # if not outputc2 = make_divisible(c2 * gw, 8)args = [c1, c2, *args[1:]]# 这这个集合中也增加了C2模块if m in {BottleneckCSP, C3, C2, C3TR, C3Ghost, C3x}: args.insert(2, n)  # number of repeatsn = 1elif m is nn.BatchNorm2d:args = [ch[f]]elif m is Concat:c2 = sum(ch[x] for x in f)# TODO: channel, gw, gdelif m in {Detect, Segment}:args.append([ch[x] for x in f])if isinstance(args[1], int):  # number of anchorsargs[1] = [list(range(args[1] * 2))] * len(f)if m is Segment:args[3] = make_divisible(args[3] * gw, 8)elif m is Contract:c2 = ch[f] * args[0] ** 2elif m is Expand:c2 = ch[f] // args[0] ** 2else:c2 = ch[f]m_ = nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args)  # modulet = str(m)[8:-2].replace('__main__.', '')  # module typenp = sum(x.numel() for x in m_.parameters())  # number paramsm_.i, m_.f, m_.type, m_.np = i, f, t, np  # attach index, 'from' index, type, number paramsLOGGER.info(f'{i:>3}{str(f):>18}{n_:>3}{np:10.0f}  {t:<40}{str(args):<30}')  # printsave.extend(x % i for x in ([f] if isinstance(f, int) else f) if x != -1)  # append to savelistlayers.append(m_)if i == 0:ch = []ch.append(c2)return nn.Sequential(*layers), sorted(save)

修改模型配置文件

参考models/yolov5s.yaml来修改模型的配置
对照着刚才识别到的改动来操作

第4层的C3*2修改为了C2*2
将backbone下面的数组第4个元素中的C3修改为C2

# 旧[-1, 6, C3, [256]],
# 新[-1, 6, C2, [256]],

第6层的C3*3修改为了C3*1
将backbone下面的数组第6个元素中的 number由9修改为3

# 旧[-1, 9, C3, [512]],
# 新[-1, 3, C3, [512]]

移除了第7层的卷积
移除了第8层的C3*1
删除backbone中第7个和第8个元素

   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],

修改到当前这一步，我以为就已经完成了，但是实际上只完成了一半。
通过对前面知识的回顾，Concat模块会引用上层的模块的输出，体现在配置文件中，就是会引用数组中的下标，但是我们在数组中删除了两个元素，会使数组原本的索引失效。
通过上面的模型结构图也可以发现，删除两层后，6层以后的下标都要减2。于是修改配置文件中的head下面的配置

# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # 6 不用修改[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # 4 不用修改[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # 原来的14现在是12了[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # 原来的10现在是8了[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # 原来的17,20,23对应现在的15,18,21]

如此改完后，我又一次认为已经完成了，但是跑了一下却报错了。如图：
报错图
通过错误信息可以发现是特征图的维度不一致导致的。于是回头分析我们所有的改动，C2模块天生就和C3模块的输入和输出维度一样，所有可以无缝替换、增加到模型中。另外之所以可以实现C3*n的效果，就是因为单个模块的输入和输出也一样。
所以问题不会出现在对C3->C2的改动。剩下的就是删除了两层中有一层是卷积。于是回头看了一下删除的卷积的，[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]，它的kernelsize是3，stride是2，这是一个会让特征图的尺寸缩小一半的卷积，由于我们删除了它，后面的流程中特征图的尺寸会和原来有所不同，最终导致错误。我们需要想办法弥补这个差异。
在head的第一层中，使用了一个1x1的卷积，我们把它修改为kernelsize=3,stride=2的卷积。

# 前
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
# 后
head:[[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],

最终模型配置文件被修改为

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:- [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 backbone
backbone:# [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, C2, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 3, C3, [512]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 7]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],                        # 8 必须使用stride=2来弥补backbone中删除的卷积，不然后面特征图的尺寸对不上[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],        # 9[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4       10[-1, 3, C3, [512, False]],  #                       11[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], #                       12[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #       13[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3       14[-1, 3, C3, [256, False]],  #  (P3/8-small)         15[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],                       # 16[[-1, 12], 1, Concat, [1]], # cat head P4           17[-1, 3, C3, [512, False]],  # (P4/16-medium)        18[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],                       # 19[[-1, 8], 1, Concat, [1]], # cat head P5            20[-1, 3, C3, [1024, False]], #  (P5/32-large)        21[[15, 18, 21], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]