Yolov5网络修改教程(将backbone修改为EfficientNet、MobileNet3、RegNet等)

在我的本科毕业论文中,我使用了Yolov5,并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改,例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3 或者比Yolov5s更好的(存疑,没有跑过大数据集,可自己实验)Yolov5-EfficientNet。

首先在修改之前,先看Yolov5的网络结构。整体看起来很复杂,但是不用慌张,本篇文章的主要修改处Backbone(特征提取网络)可以抽象为只有三部分,也就是只需要修改这一处地方即可。
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然后了解我们需要修改的代码。需要修改代码主要集中在yolov5的model文件夹下。yaml主要是修改代码后相对应的配置文件。common.py中添加新的模块,yolo.py中则是让模型能够支持读取相应的配置文件。
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前情介绍完毕。下面正式开始进行模型修改,第一步是选择一些性能比较好的特征提取网络,比如前文提到的MobileNet、EfficientNet等。其实表现的比较好的特征提取网络,大部分都经过三次及以上的下采样,能够得到三种不同大小的特征图。在Yolov5中会将这三种大小特征图进行特征融合,FPN和APN的操作,这里不详细展开,主要需要注意的是特征提取网络需要提取出三种不同大小的特征图,我们选择特征提取网络的最后三次下采样的输出给Yolov5网络,就完成了特征提取网络的修改。
以MobileNetv3-Small为例(我们甚至不需要自己搭建网络,直接挪用pytorch官方网络,以下网络任君选择)pytorch官网
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输出网络结构,观察网络。mobilenetv3中主要分为features、avgpool、classify三部分组成,作用分别为特征提取、全局池化、分类器。我们只需要关注特征提取部分,并且着重关注于最后三次降采样部分,所以我们从最后开始往前进行观察。
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MobileNet中的倒数第一次下采样发生在第九个模块。(如何快速看到降采样,简单来讲就是stride为2的地方。当然实际还有kernel_size等于5或者其他情况,但是一般比较新的网络kernel_size为5伴随的还有2的padding,所以偷懒可以只看stride) 因此9-11对应YOLOv5倒数第一次降采样。
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倒数第二次降采样4-8
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倒数第三次降采样0-3
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确定好网络提取方式后,第二步,在common.py中最后添加模块。可以看到非常简单,主要添加MobileNet的三个部分。

from torchvision import models

class MobileNet1(nn.Module):
    # out channel 24
    def __init__(self, ignore) -> None:
        super().__init__()
        model = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)
        modules = list(model.children())
        modules = modules[0][:4]
        self.model = nn.Sequential(*modules)

    def forward(self, x):
        return self.model(x)


class MobileNet2(nn.Module):
    # out 48 channel
    def __init__(self, ignore) -> None:
        super().__init__()
        model = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)
        modules = list(model.children())
        modules = modules[0][4:9]
        self.model = nn.Sequential(*modules)

    def forward(self, x):
        return self.model(x)


class MobileNet3(nn.Module):
    # out 576 channel
    def __init__(self, ignore) -> None:
        super().__init__()
        model = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)
        modules = list(model.children())
        modules = modules[0][9:]
        self.model = nn.Sequential(*modules)
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

第三步,修改yolo.py 在这部分添加这行代码,意思是在解析yaml时放入相应的模块。arg[0]表示yaml模块后跟着的第一个参数,这个参数要告诉模型,此模块输出的通道数。可以回到上面看一看,三个模块的输出通道数为24、48、576。
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最后添加模型的yaml,我选择以yolov5n为原型进行修改。

yolov5n

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # 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, 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 head
head:
  [[-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)
  ]

yolov5n-mobilenet

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # 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, MobileNet1, [24]],  # 0
   [-1, 1, MobileNet2, [48]],  # 1
   [-1, 1, MobileNet3, [576]],  # 2
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 3
  ]

# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 1], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 7

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 0], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 11 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 14 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 3], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 17 (P5/32-large)

   [[11, 14, 17], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

修改的话其实很好理解,yolov5n的back可以按着#的序号来数,concat的就是下采样层,照葫芦画猫,序号改成我们的模块即可。

最后使用–cfg调用即可

python train.py --cfg yolov5n-mobileNet.yaml --weight yolov5n.pt

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简单讲一下Yolov5-MobileNetv3的表现,GFLOPs即运算量大幅度减少的同时,精度与yolov5n未使用预训练网络的性能相近。但是GPU环境下运算速度没有提升,主要由于SE模块的特点,不展开细讲,更适合CPU移动平台。

小秀一下,只更改过一个数字的Yolov5贡献者。下一篇文章将介绍如何使用TensorRT C++加速yolov5.
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本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
THE END
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