前言
大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。
本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。
专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultralytics仓库版本的ResNet官方版本，同时ultralytics仓库的一些参数是和RT-DETR相冲的所以我也是会教大家调好一些参数和代码，真正意义上的跑ultralytics的和RT-DETR官方版本的无区别
👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑
一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络，ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构，它融合了自监督学习技术和架构改进，特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化（GRN）层。我将其替换RT-DETR的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络也提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中,替换该网络结构后参数量下降越百分之四十，计算量下降约一半。
目录
二、ConvNeXt V2架构原理
论文地址： 官方论文地址
代码地址： 官方代码地址
2.1 ConvNeXt V2的基本原理
ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构，它融合了自监督学习技术和架构改进，特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化（GRN）层。这些创新显著提升了纯ConvNet在多个识别基准测试上的性能，如ImageNet分类、COCO检测和ADE20K分割。ConvNeXt V2还包括从效率型的3.7M参数Atto模型到650M参数的Huge模型的多个版本，覆盖了从轻量级到高性能的各种应用需求。
ConvNeXt V2的核心要点包括：
1. 架构创新：融合全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化（GRN）层，优化了原有ConvNeXt架构。
2. 自监督学习：利用自监督学习技术提高了模型的泛化能力和效率。
下图为大家比较了ConvNeXt V1和ConvNeXt V2两个版本中的块设计：
在ConvNeXt V2块中，新增加了全局响应归一化（GRN）层，并且由于GRN层的引入，原先的LayerScale层变得多余，因此在V2版本中被去除。这些变化旨在优化网络的特征表示和提高模型的学习效率。
2.2 架构创新
ConvNeXt V2 架构创新主要体现在以下几个方面：
1. 全卷积掩码自动编码器（FCMAE）：采用全卷积方法处理图像，特别适合处理带有掩码的图像数据。
2. 全局响应归一化（GRN）层：在卷积块中引入GRN层，增强了模型处理信息时的通道间竞争，提高特征表达的质量。
3. 去除LayerScale层：因为GRN层的加入，原来的LayerScale层变得多余，在V2架构中被移除，简化了模型结构。
这张图展示了ConvNeXt V2中提出的全卷积掩码自动编码器（FCMAE）框架：
在这张图中，ConvNeXt V2的FCMAE框架采用了稀疏卷积技术作为其编码器的核心，这是为了有效地处理输入图像中的非掩蔽（可见）像素。编码器结构层次化，有助于捕获不同层级的特征信息。解码器相对简单，使用轻量级的ConvNeXt块，目的是重构图像，但仅限于目标（即被掩蔽的）区域。这种不对称设计允许模型在预训练时专注于关键区域，这对于图像的自监督学习特别有效。损失函数的计算仅在掩蔽的区域进行，进一步强化了模型对于目标区域的学习和重构能力。
三、ConvNeXt V2的核心代码
使用方式看章节四
# Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates.
# All rights reserved.
# This source code is licensed under the license found in the
# LICENSE file in the root directory of this source tree.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from timm.models.layers import trunc_normal_, DropPath
__all__ = ['convnextv2_atto', 'convnextv2_femto', 'convnext_pico', 'convnextv2_nano', 'convnextv2_tiny', 'convnextv2_base', 'convnextv2_large', 'convnextv2_huge']
class LayerNorm(nn.Module):
""" LayerNorm that supports two data formats: channels_last (default) or channels_first.
The ordering of the dimensions in the inputs. channels_last corresponds to inputs with
shape (batch_size, height, width, channels) while channels_first corresponds to inputs
with shape (batch_size, channels, height, width).
"""
def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"):
super().__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape))
self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape))
self.eps = eps
self.data_format = data_format
if self.data_format not in ["channels_last", "channels_first"]:
raise NotImplementedError
self.normalized_shape = (normalized_shape,)
def forward(self, x):
if self.data_format == "channels_last":
return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps)
elif self.data_format == "channels_first":
u = x.mean(1, keepdim=True)
s = (x - u).pow(2).mean(1, keepdim=True)
x = (x - u) / torch.sqrt(s + self.eps)
x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None]
return x
class GRN(nn.Module):
""" GRN (Global Response Normalization) layer
"""
def __init__(self, dim):
super().__init__()
self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, 1, dim))
self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, 1, dim))
def forward(self, x):
Gx = torch.norm(x, p=2, dim=(1, 2), keepdim=True)
Nx = Gx / (Gx.mean(dim=-1, keepdim=True) + 1e-6)
return self.gamma * (x * Nx) + self.beta + x
class Block(nn.Module):
""" ConvNeXtV2 Block.
Args:
dim (int): Number of input channels.
drop_path (float): Stochastic depth rate. Default: 0.0
"""
def __init__(self, dim, drop_path=0.):
super().__init__()
self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=7, padding=3, groups=dim) # depthwise conv
self.norm = LayerNorm(dim, eps=1e-6)
self.pwconv1 = nn.Linear(dim, 4 * dim) # pointwise/1x1 convs, implemented with linear layers
self.act = nn.GELU()
self.grn = GRN(4 * dim)
self.pwconv2 = nn.Linear(4 * dim, dim)
self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()
def forward(self, x):
input = x
x = self.dwconv(x)
x = x.permute(0, 2, 3, 1) # (N, C, H, W) -> (N, H, W, C)
x = self.norm(x)
x = self.pwconv1(x)
x = self.act(x)
x = self.grn(x)
x = self.pwconv2(x)
x = x.permute(0, 3, 1, 2) # (N, H, W, C) -> (N, C, H, W)
x = input + self.drop_path(x)
return x
class ConvNeXtV2(nn.Module):
""" ConvNeXt V2
Args:
in_chans (int): Number of input image channels. Default: 3
num_classes (int): Number of classes for classification head. Default: 1000
depths (tuple(int)): Number of blocks at each stage. Default: [3, 3, 9, 3]
dims (int): Feature dimension at each stage. Default: [96, 192, 384, 768]
drop_path_rate (float): Stochastic depth rate. Default: 0.
head_init_scale (float): Init scaling value for classifier weights and biases. Default: 1.
"""
def __init__(self, in_chans=3, num_classes=1000,
depths=[3, 3, 9, 3], dims=[96, 192, 384, 768],
drop_path_rate=0., head_init_scale=1.
):
super().__init__()
self.depths = depths
self.downsample_layers = nn.ModuleList() # stem and 3 intermediate downsampling conv layers
stem = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4),
LayerNorm(dims[0], eps=1e-6, data_format="channels_first")
)
self.downsample_layers.append(stem)
for i in range(3):
downsample_layer = nn.Sequential(
LayerNorm(dims[i], eps=1e-6, data_format="channels_first"),
nn.Conv2d(dims[i], dims[i + 1], kernel_size=2, stride=2),
)
self.downsample_layers.append(downsample_layer)
self.stages = nn.ModuleList() # 4 feature resolution stages, each consisting of multiple residual blocks
dp_rates = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))]
cur = 0
for i in range(4):
stage = nn.Sequential(
*[Block(dim=dims[i], drop_path=dp_rates[cur + j]) for j in range(depths[i])]
)
self.stages.append(stage)
cur += depths[i]
self.norm = nn.LayerNorm(dims[-1], eps=1e-6) # final norm layer
self.head = nn.Linear(dims[-1], num_classes)
self.apply(self._init_weights)
self.head.weight.data.mul_(head_init_scale)
self.head.bias.data.mul_(head_init_scale)
self.width_list = [i.size(1) for i in self.forward(torch.randn(1, 3, 640, 640))]
def _init_weights(self, m):
if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)):
trunc_normal_(m.weight, std=.02)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
def forward(self, x):
results = []
for i in range(4):
x = self.downsample_layers[i](x)
x = self.stages[i](x)
results.append(x)
return results # global average pooling, (N, C, H, W) -> (N, C)
def convnextv2_atto(**kwargs):
model = ConvNeXtV2(depths=[2, 2, 6, 2], dims=[40, 80, 160, 320], **kwargs)
return model
def convnextv2_femto(**kwargs):
model = ConvNeXtV2(depths=[2, 2, 6, 2], dims=[48, 96, 192, 384], **kwargs)
return model
def convnext_pico(**kwargs):
model = ConvNeXtV2(depths=[2, 2, 6, 2], dims=[64, 128, 256, 512], **kwargs)
return model
def convnextv2_nano(**kwargs):
model = ConvNeXtV2(depths=[2, 2, 8, 2], dims=[80, 160, 320, 640], **kwargs)
return model
def convnextv2_tiny(**kwargs):
model = ConvNeXtV2(depths=[3, 3, 9, 3], dims=[96, 192, 384, 768], **kwargs)
return model
def convnextv2_base(**kwargs):
model = ConvNeXtV2(depths=[3, 3, 27, 3], dims=[128, 256, 512, 1024], **kwargs)
return model
def convnextv2_large(**kwargs):
model = ConvNeXtV2(depths=[3, 3, 27, 3], dims=[192, 384, 768, 1536], **kwargs)
return model
def convnextv2_huge(**kwargs):
model = ConvNeXtV2(depths=[3, 3, 27, 3], dims=[352, 704, 1408, 2816], **kwargs)
return model
if __name__ == "__main__":
# Generating Sample image
image_size = (1, 3, 640, 640)
image = torch.rand(*image_size)
# Model
model = convnextv2_atto()
out = model(image)
print(len(out))四、手把手教你添加ConvNeXt V2机制
下面教大家如何修改该网络结构，主干网络结构的修改步骤比较复杂，我也会将task.py文件上传到CSDN的文件中，大家如果自己修改不正确，可以尝试用我的task.py文件替换你的，然后只需要修改其中的第1、2、3、5步即可。
⭐修改过程中大家一定要仔细⭐
4.1 修改一
首先我门中到如下“ultralytics/nn”的目录，我们在这个目录下在创建一个新的目录，名字为'Addmodules'（此文件之后就用于存放我们的所有改进机制），之后我们在创建的目录内创建一个新的py文件复制粘贴进去 ，可以根据文章改进机制来起，这里大家根据自己的习惯命名即可。
4.2 修改二
第二步我们在我们创建的目录内创建一个新的py文件名字为'__init__.py'（只需要创建一个即可），然后在其内部导入我们本文的改进机制即可，其余代码均为未发大家没有不用理会！。
4.3 修改三
第三步我门中到如下文件'ultralytics/nn/tasks.py'然后在开头导入我们的所有改进机制（如果你用了我多个改进机制，这一步只需要修改一次即可）。
4.4 修改四
添加如下两行代码！！！
4.5 修改五
找到七百多行大概把具体看图片，按照图片来修改就行，添加红框内的部分，注意没有()只是函数名（此处我的文件里已经添加很多了后期都会发出来，大家没有的不用理会即可）。
elif m in {自行添加对应的模型即可，下面都是一样的}:
m = m(*args)
c2 = m.width_list # 返回通道列表
backbone = True4.6 修改六
用下面的代码替换红框内的内容。
if isinstance(c2, list):
m_ = m
m_.backbone = True
else:
m_ = nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args) # module
t = str(m)[8:-2].replace('__main__.', '') # module type
m.np = sum(x.numel() for x in m_.parameters()) # number params
m_.i, m_.f, m_.type = i + 4 if backbone else i, f, t # attach index, 'from' index, type
if verbose:
LOGGER.info(f'{i:>3}{str(f):>20}{n_:>3}{m.np:10.0f} {t:<45}{str(args):<30}') # print
save.extend(
x % (i + 4 if backbone else i) for x in ([f] if isinstance(f, int) else f) if x != -1) # append to savelist
layers.append(m_)
if i == 0:
ch = []
if isinstance(c2, list):
ch.extend(c2)
if len(c2) != 5:
ch.insert(0, 0)
else:
ch.append(c2)4.7 修改七
修改七这里非常要注意，不是文件开头YOLOv8的那predict，是400+行的RTDETR的predict！！！初始模型如下，用我给的代码替换即可！！！
代码如下->
def predict(self, x, profile=False, visualize=False, batch=None, augment=False, embed=None):
"""
Perform a forward pass through the model.
Args:
x (torch.Tensor): The input tensor.
profile (bool, optional): If True, profile the computation time for each layer. Defaults to False.
visualize (bool, optional): If True, save feature maps for visualization. Defaults to False.
batch (dict, optional): Ground truth data for evaluation. Defaults to None.
augment (bool, optional): If True, perform data augmentation during inference. Defaults to False.
embed (list, optional): A list of feature vectors/embeddings to return.
Returns:
(torch.Tensor): Model's output tensor.
"""
y, dt, embeddings = [], [], [] # outputs
for m in self.model[:-1]: # except the head part
if m.f != -1: # if not from previous layer
x = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f] # from earlier layers
if profile:
self._profile_one_layer(m, x, dt)
if hasattr(m, 'backbone'):
x = m(x)
if len(x) != 5: # 0 - 5
x.insert(0, None)
for index, i in enumerate(x):
if index in self.save:
y.append(i)
else:
y.append(None)
x = x[-1] # 最后一个输出传给下一层
else:
x = m(x) # run
y.append(x if m.i in self.save else None) # save output
if visualize:
feature_visualization(x, m.type, m.i, save_dir=visualize)
if embed and m.i in embed:
embeddings.append(nn.functional.adaptive_avg_pool2d(x, (1, 1)).squeeze(-1).squeeze(-1)) # flatten
if m.i == max(embed):
return torch.unbind(torch.cat(embeddings, 1), dim=0)
head = self.model[-1]
x = head([y[j] for j in head.f], batch) # head inference
return x4.8 修改八
我们将下面的s用640替换即可，这一步也是部分的主干可以不修改，但有的不修改就会报错，所以我们还是修改一下。
4.9 RT-DETR不能打印计算量问题的解决
计算的GFLOPs计算异常不打印，所以需要额外修改一处， 我们找到如下文件'ultralytics/utils/torch_utils.py'文件内有如下的代码按照如下的图片进行修改，大家看好函数就行，其中红框的640可能和你的不一样， 然后用我给的代码替换掉整个代码即可。
def get_flops(model, imgsz=640):
"""Return a YOLO model's FLOPs."""
try:
model = de_parallel(model)
p = next(model.parameters())
# stride = max(int(model.stride.max()), 32) if hasattr(model, 'stride') else 32 # max stride
stride = 640
im = torch.empty((1, 3, stride, stride), device=p.device) # input image in BCHW format
flops = thop.profile(deepcopy(model), inputs=[im], verbose=False)[0] / 1E9 * 2 if thop else 0 # stride GFLOPs
imgsz = imgsz if isinstance(imgsz, list) else [imgsz, imgsz] # expand if int/float
return flops * imgsz[0] / stride * imgsz[1] / stride # 640x640 GFLOPs
except Exception:
return 0
4.10 可选修改
有些读者的数据集部分图片比较特殊，在验证的时候会导致形状不匹配的报错，如果大家在验证的时候报错形状不匹配的错误可以固定验证集的图片尺寸，方法如下 ->
找到下面这个文件ultralytics/models/yolo/detect/train.py然后其中有一个类是DetectionTrainer class中的build_dataset函数中的一个参数rect=mode == 'val'改为rect=False
五、ConvNeXt V2的yaml文件
5.1 yaml文件
大家复制下面的yaml文件，然后通过我给大家的运行代码运行即可，RT-DETR的调参部分需要后面的文章给大家讲，现在目前免费给大家看这一部分不开放。
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/rtdetr
# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-cls.yaml' will call yolov8-cls.yaml with scale 'n'
# [depth, width, max_channels]
l: [1.00, 1.00, 1024]
backbone:
# [from, repeats, module, args]
- [-1, 1, convnextv2_atto, []] # 4
head:
- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 5 input_proj.2
- [-1, 1, AIFI, [1024, 8]] # 6
- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 7, Y5, lateral_convs.0
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 8
- [3, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 9 input_proj.1
- [[-2, -1], 1, Concat, [1]] # 10
- [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]] # 11, fpn_blocks.0
- [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 12, Y4, lateral_convs.1
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 13
- [2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 14 input_proj.0
- [[-2, -1], 1, Concat, [1]] # 15 cat backbone P4
- [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]] # X3 (16), fpn_blocks.1
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 17, downsample_convs.0
- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # 18 cat Y4
- [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]] # F4 (19), pan_blocks.0
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 20, downsample_convs.1
- [[-1, 7], 1, Concat, [1]] # 21 cat Y5
- [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]] # F5 (22), pan_blocks.1
- [[16, 19, 22], 1, RTDETRDecoder, [nc, 256, 300, 4, 8, 3]] # Detect(P3, P4, P5)
5.2 运行文件
大家可以创建一个train.py文件将下面的代码粘贴进去然后替换你的文件运行即可开始训练。
import warnings
from ultralytics import RTDETR
warnings.filterwarnings('ignore')
if __name__ == '__main__':
model = RTDETR('替换你想要运行的yaml文件')
# model.load('') # 可以加载你的版本预训练权重
model.train(data=r'替换你的数据集地址即可',
cache=False,
imgsz=640,
epochs=72,
batch=4,
workers=0,
device='0',
project='runs/RT-DETR-train',
name='exp',
# amp=True
)5.3 成功训练截图
下面是成功运行的截图（确保我的改进机制是可用的），已经完成了有1个epochs的训练，图片太大截不全第2个epochs了。
六、全文总结
从今天开始正式开始更新RT-DETR剑指论文专栏，本专栏的内容会迅速铺开，在短期呢大量更新，价格也会乘阶梯性上涨，所以想要和我一起学习RT-DETR改进，可以在前期直接关注，本文专栏旨在打造全网最好的RT-DETR专栏为想要发论文的家进行服务。
