一、神经网络的前中后期
在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性。
1. 网络早期（低层）
- 在网络的早期阶段插入
MobileViTBv3可能会对原始图像进行较深层次的处理，有助于捕捉更丰富的空间特征。但同时，Transformer可能无法充分利用其处理高级语义特征的能力。
2. 网络中期（中层）
- 在网络的中间层插入
MobileViTBv3可能是一个平衡点，可以在提取一定级别的特征后利用Transformer的长程依赖捕捉能力。
3. 网络后期（高层）
- 在网络的后期阶段插入
MobileViTBv3会使其处理更抽象的特征，有助于捕捉复杂的上下文信息，但可能会丢失一些细节信息。
二、插入 MobileViTBv3 模块
在YOLOv5配置中插入 MobileViTBv3 模块需要考虑到模块的功能和网络的整体架构。MobileViTBv3 结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer的特点，适合于复杂特征的提取和长程依赖的捕捉。基于这些考虑，以下是几个较为合适的的插入位置：
-
主干网络中的中期阶段：
- 例如，在
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]和[-1, 6, C3, [256]]之间。 - 这里，
MobileViTBv3可以处理相对抽象的特征，并利用其Transformer部分捕捉更复杂的依赖关系。
- 例如，在
-
主干网络后期：
- 在更深的层次，例如在
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]和[-1, 9, C3, [512]]之间。 - 在这个位置，
MobileViTBv3将处理高级特征，并可能更好地利用Transformer结构处理复杂的场景。
- 在更深的层次，例如在
-
检测头前期：
- 在检测头的初始阶段，例如在
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]]之前。 - 这可以使
MobileViTBv3直接对用于检测的特征进行最后的优化。
- 在检测头的初始阶段，例如在
三、各类型YOLOv5模型的前中后期划分
以yolov5l.yaml为例
网络前期（低层）
- 定位：主干网络（backbone）的开始部分。
- 包含的层：
[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]]# 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]# 1-P2/4
- 作用：这些层主要负责捕获基础视觉特征，如边缘、纹理等。特征相对简单，更多关注细节。
网络中期（中层）
- 定位：主干网络中的中间部分。
- 包含的层：
[-1, 3, C3, [128]][-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]# 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]]
- 作用：这些层处理更复杂的特征，例如特定的形状和模式。开始从细节特征过渡到更抽象的特征表示。
网络后期（高层）
- 定位：主干网络的末尾以及检测头（head）。
- 包含的层：
[-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- 检测头（head）中的所有层
- 作用：这些层负责处理高级别的特征，通常与目标检测任务直接相关。在这里，特征更加抽象，与目标的类别、位置等信息密切相关。
代码实现 MobileViTBv3 模块插入：
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # 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, MobileViTBv3, [256]],[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 6, MobileViTBv3, [256]],[-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, 3, MobileViTBv3, [512, False]],[-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)]
