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前言

在上期博客中，我们实现了对YOLOv10模型的结构化通道剪枝，本篇文章将介绍如何对增加了MCA注意力机制的YOLOv8模型进行通道剪枝，并详细解读每个参数和模块的作用。
上期博客地址：YOLOv10结构化通道剪枝【附代码】

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视频效果

b站链接：魔改YOLOv8 在参数量下降51.3%的情况下涨点1% (KITTI验证集)

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文章概述

本篇博客将详细介绍如何对yolov8注意力机制模型进行通道剪枝，具体步骤包括参数解析、剪枝代码讲解、fine-tune训练，最后将对比剪枝前后模型在KITTI数据集上的表现，包括MAP、参数量和FPS等指标，以验证剪枝效果

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必要环境

1. 配置yolov10环境 可参考往期博客(v8和v10环境配置方法可通用)
   地址：搭建YOLOv10环境 训练+推理+模型评估
   

2. 安装torch-pruning 0.2.7版本，安装命令如下

   pip install torch-pruning==0.2.7
   

3. 结构化剪枝论文地址
   地址：Pruning Filters for Efficient ConvNets
   

4. MCA注意力机制论文地址
   地址：Multidimensional collaborative attention in deep convolutional neural networks for image recognition
   

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一、训练自己的模型

1、 训练命令

python 1_yolov8_train.py --mode train_ch --yaml_path yolov8n.yaml --epoch 200 --batch 32 --model_path ''

运行效果：

可以看到正常训练时会打印模型在yaml文件中定义的网络结构

2、 训练参数解析

# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='Train or validate YOLO model.')
parser.add_argument('--mode', type=str, default='val', choices=['train_ori', 'train_ch', 'val'],help='Mode of operation.')
parser.add_argument('--yaml_path', type=str, default='yolov8n.yaml', help='Path to YAML file.')
parser.add_argument('--model_path', type=str, default=r'runs/kitti_ori/weights/best.pt', help='Path to model file.')
parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data.yaml', help='Path to data file.')
parser.add_argument('--epoch', type=int, default=200, help='Number of epochs.')
parser.add_argument('--batch', type=int, default=16, help='Batch size.')
parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='Number of workers.')
parser.add_argument('--device', type=str, default='0', help='Device to use.')
parser.add_argument('--name', type=str, default='', help='Name data file.')
args = parser.parse_args()

参数详解：

1. –mode: 用于指定操作模式
   可选值为train_ori、train_ch和val。train_ori用于训练原始模型，train_ch用于训练改进后的模型（如增加注意力机制或增加检测头），val用于验证模型并计算精度指标

2. –yaml_path: 指定改进网络结构的YAML文件路径
   当选择训练改进后的模型时，需要提供相应的网络结构文件路径，如训练带有MCA注意力机制的模型时，此处填写相应的YAML文件路径

3. –model_path: 指定模型文件路径
   当mode不等于val时，该参数为预训练模型的路径（如训练8n模型时，此处填写yolov8n.pt路径）
   当mode等于val时，该参数为训练好的模型路径，用于计算指标，通常保存在runs目录下

4. –data_path: 指定数据集文件路径
   该参数用于提供数据集的路径，对应一个YAML文件

5. –epoch: 指定训练的轮数
   默认值为200，表示模型的训练轮次

6. –batch: 指定批次大小
   默认值为16，表示每次训练迭代中所处理的样本数量

7. –workers: 指定工作线程数
   默认值为8，表示用于数据加载的工作线程数量，windows系统这里改为0

8. –device: 指定使用的设备
   默认值为0，表示使用的GPU设备编号

9. –name: 指定保存模型文件夹的名称

二、模型剪枝

1、 对训练好的模型将进行剪枝

运行命令如下

python 3_yolov8_pruning.py --model_path weights/kitti_baseline/weights/best.pt --prune_type l1 --prune_ratio 0.4

运行效果：

运行成功后会输出剪枝后的网络结构，以及剪枝前后模型的参数量对比

2、 剪枝代码详解

1.解析命令行参数

解析命令行参数的,其方便各位在命令行中指定模型路径、剪枝策略以及剪枝比例等参数

# 解析命令行参数
def parse_args():parser = argparse.ArgumentParser(description="Prune YOLOv8 model.")parser.add_argument("--model_path", type=str,default=r"weights/kitti_baseline/weights/best.pt",help="Path to the YOLOv8 model.")parser.add_argument("--prune_type", type=str, default="l2", choices=["l1", "l2", "random"],help="Pruning strategy to use.")parser.add_argument("--prune_ratio", type=float, default=0.4, help="Pruning ratio.")args = parser.parse_args()return args

参数详解：

1. –model_path: 指定需要剪枝的模型路径
2. –prune_type: 指定剪枝策略，可选方案为 l1, l2, random，默认使用 l1策略
3. –prune_ratio: 指定剪枝比例，默认值为0.4，表示对定义的卷积层减掉40%的通道数

2. 定义剪枝函数

用于根据指定的修剪策略和比例对给定的模型进行修剪

def prune_model(model, prune_type, prune_ratio, input_tensor):strategy = {'l1': tp.strategy.L1Strategy(),'l2': tp.strategy.L2Strategy(),'random': tp.strategy.RandomStrategy()}.get(prune_type, tp.strategy.RandomStrategy())dependency_graph = tp.DependencyGraph().build_dependency(model, example_inputs=input_tensor)included_layers = get_included_layers(model)original_params = tp.utils.count_params(model)pruning_plans = [dependency_graph.get_pruning_plan(m, tp.prune_conv, idxs=strategy(m.weight, amount=prune_ratio))for m in model.modules() if isinstance(m, nn.Conv2d) and m in included_layers]

关键步骤详解：

1. 策略选择
   根据 prune_type 参数, 选择对应的剪枝策略，如果 prune_type 不是预定义的值, 则默认使用随机剪枝策略

2. 构建依赖图
   使用 tp.DependencyGraph().build_dependency 函数构建模型的依赖关系图, 以便后续进行剪枝操作

3. 获取包含的层
   使用 get_included_layers 函数获取需要进行剪枝的层, 即模型中的 nn.Conv2d 层

4. 计算原始参数数量
   使用 tp.utils.count_params 函数计算模型的原始参数数量

5. 制定剪枝计划
   对于每个需要剪枝的 nn.Conv2d 层, 使用对应的剪枝策略计算剪枝的索引, 并生成剪枝计划

3. 定义剪枝结构

从指定模型中, 找出所有可以进行剪枝操作的层, 并将它们添加到 included_layers 列表中

def get_included_layers(model):included_layers = []for layer in model.model:if isinstance(layer, Conv):included_layers.append(layer.conv)...if isinstance(layer, Detect):...return included_layers

关键模块详解：

1. model: 指定yolov8模型，函数将遍历这个模型的层来识别可剪枝的部分
2. included_layers: 用于存储可以进行剪枝操作的层，函数会将这些层添加到这个列表中
3. 定义模型中不同类型的层,函数会根据层的类型采取不同的处理方式,将可剪枝的部分添加到 included_layers 列表中

4. 更新注意力机制

由于torch_pruning中的某些bug，剪枝后会使注意力机制中某些模块的通道数变为负数，为了确保剪枝后的网络能够正确工作，我们需要更新这些层的通道数

def replace_conv_macayer(original_layer, new_in_channels, new_out_channels):# 获取原始层的参数original_weight = original_layer.conv.weight.dataoriginal_bias = original_layer.conv.bias.data if original_layer.conv.bias is not None else None# 创建一个新的卷积层new_conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=new_in_channels, out_channels=new_out_channels,kernel_size=original_layer...)# 复制权重...return new_conv_layer

关键模块详解：

1. original_layer: 原始的卷积层。这是一个包含卷积层的对象，通常是一个网络中的某个层。
2. new_in_channels: 新的输入通道数。
3. new_out_channels: 新的输出通道数。
4. 返回值：最终会返回一个新的卷积层，该层具有更新后的输入和输出通道数，并且尽可能保留了原始层的权重和偏置。

5. 保存更新后的模型

**剪枝操作完成后，我们需要将剪枝后的模型保存，以便后续使用 **

# 保存更新后的模型
def save_pruned_model(model, ckpt, prune_type):param_dict = {'model': model,'ema': ckpt['ema'],...}torch.save(param_dict, f'prune_model_{prune_type}.pt')

参数详解：

1. model：剪枝后的模型**
2. ckpt：模型训练状态和相关参数的字典，需要将必要部分写入到剪枝模型中**
3. prune_type：剪枝类型，用于命名保存的模型文件**

6. 主函数

定义主函数，整合上述各个步骤，实现完整的剪枝流程

def main():args = parse_args()# 加载模型yolov8 = YOLO(args.model_path)# 使模型参数可训练for para in model.parameters():para.requires_grad = Truepruned_model, original_params = prune_model(model, args.prune_type, args.prune_ratio, input_tensor)# 更新模型中的注意力层update_model_attention_layers(pruned_model)# 保存更新后的模型save_pruned_model(pruned_model, ckpt, args.prune_type)pruned_params = tp.utils.count_params(model)percentage_reduction = ((original_params - pruned_params) / original_params) * 100logger.info(f"Params: {original_params * 4 / 1024 / 1024:.2f} MB => {pruned_params * 4 / 1024 / 1024:.2f} MB (Reduction: {percentage_reduction:.2f}%)")

关键模块解读：
1. parse_args()：解析命令行参数。
2. YOLO(args.model_path)：加载YOLOv8模型
3. prune_model()：执行剪枝操作
4. save_pruned_model()：保存剪枝后的模型
5. 计算剪枝前后参数的变化，并打印模型信息和参数减少的百分比

三、剪枝后的训练

运行命令如下

python 4_yolov8-finetune.py --finetune --epochs 200 --batch_size 16

运行效果：

可以看到剪枝后训练不会打印模型在yaml文件中定义的网络结构

四、实验指标对比

如下表：

模型	MAP	P	R	Imgsz	Param
YOLOv8n原模型	86.7	96.8	74.8	640	11.47
YOLOv8n+MCA	88.4	95.7	78.5	640	11.47
YOLOv8n+MCA+剪枝	87.7	97.2	76.5	640	5.59

1. 由此可见在KITTI验证集上，MCA注意力机制+剪枝可以做到在参数量下降51%的情况下涨点1%
2. 验证集是通过留出法将训练集按9:1比例进行划分所得

五、剪枝前后效果对比

剪枝前：

剪枝后：

实验设备为RTX2060，如上图所示 剪枝后的模型FPS更高，推理速度更快

六、完整代码获取

链接：YOLOv8结合MCA注意力机制+通道剪枝-同时实现涨点和轻量化

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总结

本期博客就到这里啦，喜欢的小伙伴们可以点点关注，感谢！

最近经常在b站上更新一些有关目标检测的视频，大家感兴趣可以来看看 https://b23.tv/1upjbcG

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