YOLO11改进|注意力机制篇|引入局部注意力HaloAttention

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一、【HaloAttention】注意力机制

1.1【HaloAttention】注意力介绍

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下图是【HaloAttention】的结构图，让我们简单分析一下运行过程和优势

处理过程：

图像分块：
输入图像大小为 4×4×𝑐，其中 𝑐
是通道数。该图像首先被分割为多个小块（如图所示被分为 4 个 2×2×𝑐的小块），每个块称为一个“block”。
Haloing 操作：
在图像分块后，使用 haloing 操作扩展每个小块的边界。图中显示的是一个 halo 值为 1 的情况，即每个小块在其原有区域上扩展了 1 个像素的边界，形成了带有额外边界信息的邻域窗口。这一操作目的是为了在计算注意力时捕获块与块之间的上下文信息。
邻域窗口计算：
Haloing 之后，每个小块拥有邻近区域的信息，即在扩展后的邻域窗口中包含了来自周围小块的部分信息。图中显示了每个小块及其周围邻域的窗口（如红色小块与其邻域的相关部分）。
查询与注意力机制：
在邻域窗口中应用注意力机制。以每个小块作为查询（Query），与其扩展后的邻域窗口进行注意力计算，从中提取重要的上下文特征。注意力机制的引入使得每个小块不仅能够学习到自身的特征，还能从周围的块中获取相关的上下文信息，从而增强特征表达。
输出：
通过注意力机制的加权输出每个小块的结果，形成新的特征图。输出的特征图大小仍然是分块前的大小，但每个块内的特征已经经过上下文增强和融合。
优势：
降低计算复杂度：
通过将图像分割成小块并只在局部区域内应用注意力机制，减少了全局自注意力带来的高计算开销。这种方法可以大幅度降低计算复杂度，特别适合处理高分辨率图像或大规模数据集。
局部上下文捕获：
Haloing 操作的引入使得每个块在计算注意力时能够感知到其邻域的上下文信息，克服了仅依赖自身区域的局限性。因此，它能够更好地捕捉局部细节和相关性，特别是在需要高精度定位的任务中（如图像分割或检测任务）。
有效的特征增强：
通过分块后的注意力机制，模型可以集中计算各个小块的注意力权重，并在局部范围内提升特征表达能力。这样可以避免全局注意力在大图像上计算时引入的冗余信息，同时仍能保证特征的有效整合。
灵活性强：
该方法可广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务中，并且可以根据实际需求调整分块大小和 halo 值，灵活适应不同的计算资源和任务要求。

1.2【HaloAttention】核心代码

import torch
from torch import nn, einsum
import torch.nn.functional as Ffrom einops import rearrange, repeatdef to(x):return {"device": x.device, "dtype": x.dtype}def pair(x):return (x, x) if not isinstance(x, tuple) else xdef expand_dim(t, dim, k):t = t.unsqueeze(dim=dim)expand_shape = [-1] * len(t.shape)expand_shape[dim] = kreturn t.expand(*expand_shape)def rel_to_abs(x):b, l, m = x.shaper = (m + 1) // 2col_pad = torch.zeros((b, l, 1), **to(x))x = torch.cat((x, col_pad), dim=2)flat_x = rearrange(x, "b l c -> b (l c)")flat_pad = torch.zeros((b, m - l), **to(x))flat_x_padded = torch.cat((flat_x, flat_pad), dim=1)final_x = flat_x_padded.reshape(b, l + 1, m)final_x = final_x[:, :l, -r:]return final_xdef relative_logits_1d(q, rel_k):b, h, w, _ = q.shaper = (rel_k.shape[0] + 1) // 2logits = einsum("b x y d, r d -> b x y r", q, rel_k)logits = rearrange(logits, "b x y r -> (b x) y r")logits = rel_to_abs(logits)logits = logits.reshape(b, h, w, r)logits = expand_dim(logits, dim=2, k=r)return logitsclass RelPosEmb(nn.Module):def __init__(self, block_size, rel_size, dim_head):super().__init__()height = width = rel_sizescale = dim_head**-0.5self.block_size = block_sizeself.rel_height = nn.Parameter(torch.randn(height * 2 - 1, dim_head) * scale)self.rel_width = nn.Parameter(torch.randn(width * 2 - 1, dim_head) * scale)def forward(self, q):block = self.block_sizeq = rearrange(q, "b (x y) c -> b x y c", x=block)rel_logits_w = relative_logits_1d(q, self.rel_width)rel_logits_w = rearrange(rel_logits_w, "b x i y j-> b (x y) (i j)")q = rearrange(q, "b x y d -> b y x d")rel_logits_h = relative_logits_1d(q, self.rel_height)rel_logits_h = rearrange(rel_logits_h, "b x i y j -> b (y x) (j i)")return rel_logits_w + rel_logits_hclass HaloAttention(nn.Module):def __init__(self, dim, block_size, halo_size, dim_head=64, heads=8):super().__init__()assert halo_size > 0, "halo size must be greater than 0"self.dim = dimself.heads = headsself.scale = dim_head**-0.5self.block_size = block_sizeself.halo_size = halo_sizeinner_dim = dim_head * headsself.rel_pos_emb = RelPosEmb(block_size=block_size,rel_size=block_size + (halo_size * 2),dim_head=dim_head,)self.to_q = nn.Linear(dim, inner_dim, bias=False)self.to_kv = nn.Linear(dim, inner_dim * 2, bias=False)self.to_out = nn.Linear(inner_dim, dim)def forward(self, x):b, c, h, w, block, halo, heads, device = (*x.shape,self.block_size,self.halo_size,self.heads,x.device,)assert (h % block == 0 and w % block == 0), "fmap dimensions must be divisible by the block size"assert (c == self.dim), f"channels for input ({c}) does not equal to the correct dimension ({self.dim})"# get block neighborhoods, and prepare a halo-ed version (blocks with padding) for deriving key valuesq_inp = rearrange(x, "b c (h p1) (w p2) -> (b h w) (p1 p2) c", p1=block, p2=block)kv_inp = F.unfold(x, kernel_size=block + halo * 2, stride=block, padding=halo)kv_inp = rearrange(kv_inp, "b (c j) i -> (b i) j c", c=c)# derive queries, keys, valuesq = self.to_q(q_inp)k, v = self.to_kv(kv_inp).chunk(2, dim=-1)# split headsq, k, v = map(lambda t: rearrange(t, "b n (h d) -> (b h) n d", h=heads), (q, k, v))# scaleq *= self.scale# attentionsim = einsum("b i d, b j d -> b i j", q, k)# add relative positional biassim += self.rel_pos_emb(q)# mask out padding (in the paper, they claim to not need masks, but what about padding?)mask = torch.ones(1, 1, h, w, device=device)mask = F.unfold(mask, kernel_size=block + (halo * 2), stride=block, padding=halo)mask = repeat(mask, "() j i -> (b i h) () j", b=b, h=heads)mask = mask.bool()max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).maxsim.masked_fill_(mask, max_neg_value)# attentionattn = sim.softmax(dim=-1)# aggregateout = einsum("b i j, b j d -> b i d", attn, v)# merge and combine headsout = rearrange(out, "(b h) n d -> b n (h d)", h=heads)out = self.to_out(out)# merge blocks back to original feature mapout = rearrange(out,"(b h w) (p1 p2) c -> b c (h p1) (w p2)",b=b,h=(h // block),w=(w // block),p1=block,p2=block,)return outif __name__ == "__main__":input = torch.rand(3, 32, 64, 64).cuda()model = HaloAttention(dim=32,block_size=2,halo_size=1,).cuda()output = model(input)print(input.size(), output.size())

二、添加【HaloAttention】注意力机制

2.1STEP1

首先找到ultralytics/nn文件路径下新建一个Add-module的python文件包【这里注意一定是python文件包，新建后会自动生成_init_.py】，如果已经跟着我的教程建立过一次了可以省略此步骤，随后新建一个HaloAttention.py文件并将上文中提到的注意力机制的代码全部粘贴到此文件中，如下图所示在这里插入图片描述

2.2STEP2

在STEP1中新建的_init_.py文件中导入增加改进模块的代码包如下图所示在这里插入图片描述

2.3STEP3

找到ultralytics/nn文件夹中的task.py文件，在其中按照下图添加在这里插入图片描述

2.4STEP4

定位到ultralytics/nn文件夹中的task.py文件中的def parse_model(d, ch, verbose=True): # model_dict, input_channels(3)函数添加如图代码,【如果不好定位可以直接ctrl+f搜索定位】

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三、yaml文件与运行

3.1yaml文件

以下是添加【HaloAttention】注意力机制在Backbone中的yaml文件，大家可以注释自行调节，效果以自己的数据集结果为准

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs# YOLO11n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128,3,2]] # 1-P2/4- [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256,3,2]] # 3-P3/8- [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [512,3,2]] # 5-P4/16- [-1, 2, C3k2, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024,3,2]] # 7-P5/32- [-1, 2, C3k2, [1024, True]]- [-1, 1, HaloAttention, [2, 1]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10# YOLO11n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 14], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 11], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)