YOLOv5改进（五）-- 轻量化模型MobileNetv3

文章目录

  • 1、MobileNetV3论文
  • 2、代码实现
    • 2.1、MobileNetV3-small
    • 2.2、MobileNetV3-large
  • 3、运行效果
  • 4、目标检测系列文章

1、MobileNetV3论文

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MobileNetV3代码

MobileNetV3 是 Google 提出的一种轻量级神经网络结构，旨在在移动设备上实现高效的图像识别和分类任务。与之前的 MobileNet 系列相比，MobileNetV3 在模型结构和性能上都有所改进。

MobileNetV3 的结构主要包括以下几个关键组件：

  1. 基础模块（Base Module）：MobileNetV3 使用了一种称为**“倒残差”（Inverted Residuals）**的基础模块结构。该结构采用了深度可分离卷积和线性瓶颈，它由一个1x1卷积层和一个3x3深度可分离卷积层组成。这个操作单元通过使用非线性激活函数，如ReLU6，并且在残差连接中使用线性投影，以减少参数数量和计算复杂度来提高网络的特征表示能力，并且保持了模型的有效性。

  2. Squeeze-and-Excitation 模块：MobileNetV3 引入了 Squeeze-and-Excitation 模块，使用全局平均池化层来降低特征图的维度，并使用一个1x1卷积层将特征图的通道数压缩成最终的类别数量。最后，使用softmax函数对输出进行归一化，得到每个类别的概率分布。通过学习通道之间的相互关系，动态地调整通道权重，以增强模型的表征能力。这有助于提高模型对关键特征的感知能力，从而提高分类性能。

  3. Hard-Swish 激活函数：MobileNetV3 使用了一种称为 Hard-Swish 的激活函数。与传统的 ReLU 激活函数相比，Hard-Swish 具有更快的计算速度和更好的性能。

  4. 网络架构优化：MobileNetV3 在网络结构上进行了优化，包括通过网络宽度和分辨率的动态调整，以适应不同的计算资源和任务需求。

总体而言，MobileNetV3 通过这些创新设计和优化，实现了更高的性能和更低的计算成本，使其成为移动设备上图像识别任务的理想选择之一。

MobileNetV3 的主要处理流程如下：

  1. 输入处理：输入图像首先经过预处理步骤，例如归一化和大小调整，以使其适应网络的输入要求。

  2. 特征提取：经过输入处理后，图像通过一系列基础模块（Base Module）进行特征提取。每个基础模块通常包含深度可分离卷积、激活函数（如 Hard-Swish）和通道注意力（如 Squeeze-and-Excitation）模块。

  3. 特征增强：在特征提取的过程中，通过 Squeeze-and-Excitation 模块对提取的特征图进行增强，以加强对重要特征的感知能力。

  4. 全局平均池化：在特征提取的最后阶段，通过全局平均池化操作将特征图的空间维度降低到一个固定大小。

  5. 分类器：全局平均池化后的特征图输入到分类器中，进行分类或其他任务的预测。分类器通常由一个或多个全连接层组成，最后输出预测结果。

2、代码实现

2.1、MobileNetV3-small

(1) 在models/common.py的引入MobileNetV3模块

# 引入MobileNetV3模块
class StemBlock(nn.Module):def __init__(self, c1, c2, k = 3, s = 2, p = None, g = 1, act = True):super(StemBlock, self).__init__()self.stem_1 = Conv(c1, c2, k, s, p, g, act)self.stem_2a = Conv(c2, c2 // 2, 1, 1, 0)self.stem_2b = Conv(c2 // 2, c2, 3, 2, 1)self.stem_2p = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2, stride = 2, ceil_mode = True)self.stem_3 = Conv(c2 * 2, c2, 1, 1, 0)def forward(self, x):stem_1_out = self.stem_1(x)stem_2a_out = self.stem_2a(stem_1_out)stem_2b_out = self.stem_2b(stem_2a_out)stem_2p_out = self.stem_2p(stem_1_out)out = self.stem_3(torch.cat((stem_2b_out, stem_2p_out), 1))return outclass h_sigmoid(nn.Module):def __init__(self, inplace = True):super(h_sigmoid, self).__init__()self.relu = nn.ReLU6(inplace = inplace)def forward(self, x):return self.relu(x + 3) / 6class h_swish(nn.Module):def __init__(self, inplace = True):super(h_swish, self).__init__()self.sigmoid = h_sigmoid(inplace = inplace)def forward(self, x):y = self.sigmoid(x)return x * yclass SELayer(nn.Module):def __init__(self, channel, reduction = 4):super(SELayer, self).__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(channel, channel // reduction),nn.ReLU(inplace = True),nn.Linear(channel // reduction, channel),h_sigmoid())def forward(self, x):b, c, _, _ = x.size()y = self.avg_pool(x)y = y.view(b, c)y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)return x * yclass Conv_bn_hswish(nn.Module):"""This equals todef conv_3x3_bn(inp, oup, stride):return nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, oup, 3, stride, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),h_swish())"""def __init__(self, c1, c2, stride):super(Conv_bn_hswish, self).__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, 3, stride, 1, bias = False)self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)self.act = h_swish()def forward(self, x):return self.act(self.bn(self.conv(x)))def fuseforward(self, x):return self.act(self.conv(x))class MobileNetV3(nn.Module):def __init__(self, inp, oup, hidden_dim, kernel_size, stride, use_se, use_hs):super(MobileNetV3, self).__init__()assert stride in [1, 2]self.identity = stride == 1 and inp == oup# 输入通道图 = 扩张通道数 则不进行通道扩张if inp == hidden_dim:self.conv = nn.Sequential(# dwnn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups = hidden_dim,bias = False),nn.BatchNorm2d(hidden_dim),h_swish() if use_hs else nn.ReLU(inplace = True),# Squeeze-and-ExciteSELayer(hidden_dim) if use_se else nn.Sequential(),# Eca_layer(hidden_dim) if use_se else nn.Sequential(),#1.13.2022# pw-linearnn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias = False),nn.BatchNorm2d(oup),)else:# 否则先进行扩张self.conv = nn.Sequential(# pwnn.Conv2d(inp, hidden_dim, 1, 1, 0, bias = False),nn.BatchNorm2d(hidden_dim),h_swish() if use_hs else nn.ReLU(inplace = True),# dwnn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups = hidden_dim,bias = False),nn.BatchNorm2d(hidden_dim),# Squeeze-and-ExciteSELayer(hidden_dim) if use_se else nn.Sequential(),# Eca_layer(hidden_dim) if use_se else nn.Sequential(),  # 1.13.2022h_swish() if use_hs else nn.ReLU(inplace = True),# pw-linearnn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias = False),nn.BatchNorm2d(oup),)def forward(self, x):y = self.conv(x)if self.identity:return x + yelse:return y

(2) 在models/yolo.py的parse_model函数，添加Conv_bn_hswish,MobileNetV3 两个模块

 if m in [Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP,C3, C3TR,Conv_bn_hswish,MobileNetV3]:

在这里插入图片描述

(3) 构建yolov5s-mobileNetV3-samll.yaml 网络模型

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 6  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.5  # 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# Mobilenetv3-small backbone# MobileNetV3_InvertedResidual [out_ch, hid_ch, k_s, stride, SE, HardSwish]
backbone:# [from, number, module, args]# /2 /4 /6 /8，/16，/32 位置特征图的大小降半# MobileNetV3模块包含六个参数[out_ch, hidden_ch, kernel_size, stride, use_se, use_hs][[-1, 1, Conv_bn_hswish, [16, 2]],             # 0-p1/2   320*320[-1, 1, MobileNetV3, [16,  16, 3, 2, 1, 0]],  # 1-p2/4   160*160[-1, 1, MobileNetV3, [24,  72, 3, 2, 0, 0]],  # 2-p3/8   80*80[-1, 1, MobileNetV3, [24,  88, 3, 1, 0, 0]],  # 3        80*80[-1, 1, MobileNetV3, [40,  96, 5, 2, 1, 1]],  # 4-p4/16  40*40[-1, 1, MobileNetV3, [40, 240, 5, 1, 1, 1]],  # 5        40*40[-1, 1, MobileNetV3, [40, 240, 5, 1, 1, 1]],  # 6        40*40[-1, 1, MobileNetV3, [48, 120, 5, 1, 1, 1]],  # 7        40*40[-1, 1, MobileNetV3, [48, 144, 5, 1, 1, 1]],  # 8        40*40[-1, 1, MobileNetV3, [96, 288, 5, 2, 1, 1]],  # 9-p5/32  20*20[-1, 1, MobileNetV3, [96, 576, 5, 1, 1, 1]],  # 10       20*20[-1, 1, MobileNetV3, [96, 576, 5, 1, 1, 1]],  # 11       20*20]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [96, 1, 1]],  # 12                         20*20[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], # 13         40*40[[-1, 8], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4            40*40[-1, 3, C3, [144, False]],  # 15                         40*40[-1, 1, Conv, [144, 1, 1]], # 16                         40*40[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], # 17          80*80[[-1, 3], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3            80*80[-1, 3, C3, [168, False]],  # 19 (P3/8-small)            80*80[-1, 1, Conv, [168, 3, 2]], # 20                         40*40[[-1, 16], 1, Concat, [1]], # cat head P4                40*40[-1, 3, C3, [312, False]],  # 22 (P4/16-medium)          40*40[-1, 1, Conv, [312, 3, 2]], # 23                         20*20[[-1, 12], 1, Concat, [1]], # cat head P5                20*20[-1, 3, C3, [408, False]],  # 25 (P5/32-large)           20*20[[19, 22, 25], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

MobileNetV3-samll网络结构

根据网络结构我们可以看出**MobileNetV3**模块包含六个参数**[out_ch, hidden_ch, kernel_size, stride, use_se, use_hs]：**
  1. out_ch： 输出通道
  2. hidden_ch： 表示在Inverted residuals中的扩张通道数
  3. kernel_size： 卷积核大小
  4. stride： 步长
  5. use_se： 表示是否使用 SELayer，使用了是1，不使用是0
  6. use_hs： 表示使用 h_swish 还是 ReLU，使用h_swish是1，使用 ReLU是0

2.2、MobileNetV3-large

MobileNetV3-large和MobileNetV3-small 区别在于网络层数加深，深度因子，宽度因子不同以及yaml文件中head中concat不同层数拼接。我们就直接改动yaml的部分，其余参考上面步骤。

在这里插入图片描述

MobileNetV3-large.yaml

# Parameters
nc: 6  # number of classes
depth_multiple: 1  # model depth multiple
width_multiple: 0.5 # 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:[[-1, 1, conv_bn_hswish, [16, 2]],              # 0-p1/2  320*320[-1, 1, MobileNetV3, [ 16,  16, 3, 1, 0, 0]],  # 1-p1/2  320*320[-1, 1, MobileNetV3, [ 24,  64, 3, 2, 0, 0]],  # 2-p2/4  160*160[-1, 1, MobileNetV3, [ 24,  72, 3, 1, 0, 0]],  # 3-p2/4  160*160[-1, 1, MobileNetV3, [ 40,  72, 5, 2, 1, 0]],  # 4-p3/8  80*80[-1, 1, MobileNetV3, [ 40, 120, 5, 1, 1, 0]],  # 5-p3/8[-1, 1, MobileNetV3, [ 40, 120, 5, 1, 1, 0]],  # 6-p3/8[-1, 1, MobileNetV3, [ 80, 240, 3, 2, 0, 1]],  # 7-p4/16  40*40[-1, 1, MobileNetV3, [ 80, 200, 3, 1, 0, 1]],  # 8-p4/16[-1, 1, MobileNetV3, [ 80, 184, 3, 1, 0, 1]],  # 9-p4/16[-1, 1, MobileNetV3, [ 80, 184, 3, 1, 0, 1]],  # 10-p4/16[-1, 1, MobileNetV3, [112, 480, 3, 1, 1, 1]],  # 11-p4/16[-1, 1, MobileNetV3, [112, 672, 3, 1, 1, 1]],  # 12-p4/16[-1, 1, MobileNetV3, [160, 672, 5, 1, 1, 1]],  # 13-p4/16[-1, 1, MobileNetV3, [160, 960, 5, 2, 1, 1]],  # 14-p5/32   20*20[-1, 1, MobileNetV3, [160, 960, 5, 1, 1, 1]],  # 15-p5/32]
# YOLOv5 v6.0 head
head:[ [ -1, 1, Conv, [ 512, 1, 1 ] ],[ -1, 1, nn.Upsample, [ None, 2, 'nearest' ] ],[ [ -1, 13], 1, Concat, [ 1 ] ],  # cat backbone P4[ -1, 1, C3, [ 512, False ] ],  # 19[ -1, 1, Conv, [ 256, 1, 1 ] ],[ -1, 1, nn.Upsample, [ None, 2, 'nearest' ] ],[ [ -1, 6 ], 1, Concat, [ 1 ] ],  # cat backbone P3[ -1, 1, C3, [ 256, False ] ],  # 23 (P3/8-small)[ -1, 1, Conv, [ 256, 3, 2 ] ],[ [ -1, 20 ], 1, Concat, [ 1 ] ],  # cat head P4[ -1, 1, C3, [ 512, False ] ],  # 26 (P4/16-medium)[ -1, 1, Conv, [ 512, 3, 2 ] ],[ [ -1, 16 ], 1, Concat, [ 1 ] ],  # cat head P5[ -1, 1, C3, [ 1024, False ] ],  # 29 (P5/32-large)[ [ 23, 26, 29 ], 1, Detect, [ nc, anchors ] ],  # Detect(P3, P4, P5)]

3、运行效果

如果训练之后发现掉点纯属正常现象，因为轻量化网络在提速减少计算量的同时会降低精度

在这里插入图片描述

4、目标检测系列文章

  1. YOLOv5s网络模型讲解(一看就会)
  2. 生活垃圾数据集（YOLO版）
  3. YOLOv5如何训练自己的数据集
  4. 双向控制舵机（树莓派版）
  5. 树莓派部署YOLOv5目标检测（详细篇）
  6. YOLO_Tracking 实践 （环境搭建 & 案例测试）
  7. 目标检测：数据集划分 & XML数据集转YOLO标签
  8. DeepSort行人车辆识别系统（实现目标检测+跟踪+统计）
  9. YOLOv5参数大全(parse_opt篇)
  10. YOLOv5改进（一）-- 轻量化YOLOv5s模型
  11. YOLOv5改进（二）-- 目标检测优化点（添加小目标头检测）
  12. YOLOv5改进（三）-- 引进Focaler-IoU损失函数
  13. YOLOv5改进（四）–轻量化模型ShuffleNetv2

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