提速YOLOv7：用MobileNetV3更换骨干网络加速目标检测网站首页 其他

提速YOLOv7：用MobileNetV3更换骨干网络加速目标检测

哪吒 2024-06-17 10:24:50

简介提速YOLOv7：用MobileNetV3更换骨干网络加速目标检测

在这里插入图片描述

前言

目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以在图像中定位并识别感兴趣的物体，应用广泛，例如智能安防、自动驾驶、医学图像识别等等。目前，基于深度学习的目标检测算法已经取得了很大的进展，其中一种比较流行的算法是YOLO系列。它通过单个神经网络实现端到端的检测，并且具有速度快、准确率高的优点。

MobileNetV3是一种轻量级的神经网络结构，它具有高效率和精度的优点。本文将介绍如何使用MobileNetV3替换YOLOv7的骨干网络，从而提高YOLOv7的速度和精度。本文将首先介绍MobileNetV3的原理和特点，然后介绍YOLOv7的结构和流程，接着详细介绍MobileNetV3替换YOLOv7的骨干网络的步骤和方法，以及实现代码的解析。最后，将通过实验结果和分析来证明使用MobileNetV3替换YOLOv7的骨干网络的效果。

一、MobileNetV3的介绍

1、MobileNetV3的原理和特点

MobileNetV3是由Google在2019年提出的一种轻量级的神经网络结构，它在保持高精度的前提下，大大降低了模型大小和计算量。MobileNetV3的设计思想是结合了分类和检测的任务，利用NAS（Neural Architecture Search）自动化搜索技术，得到了一种新型的模型结构。MobileNetV3相比MobileNetV2具有更好的精度和更高的计算效率。

在这里插入图片描述

MobileNetV3的特点有：

网络结构更加复杂，精度更高；
模型参数更少，计算量更小，速度更快；
新增加了Squeeze-and-Excitation(SE)模块和h-swish激活函数，进一步提升了性能；
可以根据不同的应用场景，使用不同的模型结构，满足不同的需求。

2、MobileNetV3的结构

MobileNetV3的网络结构包含了三个部分：特征提取器、分类器和回归器。其中，特征提取器是MobileNetV3的核心部分，它由一系列的Inverted Residual Block（倒残差块）组成。Inverted Residual Block的结构如下图所示：

在这里插入图片描述
Inverted Residual Block由两个卷积层和一个1x1的卷积层组成，其中第一个卷积层的步幅为1，第二个卷积层的步幅为s，可以进行下采样。该结构中的倒残差指的是，卷积层的输入和输出通道数相同，而中间的1x1卷积层可以改变通道数，提高模型的表征能力。

MobileNetV3的分类器和回归器与传统的目标检测模型类似，通过全局平均池化和全连接层，将特征图映射到预测输出。

二、YOLOv7的介绍

1、YOLOv7的结构和流程

YOLOv7是基于YOLOv5进行改进的一种目标检测算法，它采用了骨干网络为CSPDarknet53，使用了Group Normalization（GN）和Swish激活函数等技术，使得算法具有更好的性能和速度。

在这里插入图片描述

YOLOv7的流程如下：

输入图像经过骨干网络提取特征；
特征图通过多个下采样和上采样层进行特征融合和细化；
对特征图进行预测，得到每个网格单元的预测框和类别概率；
通过非极大抑制（NMS）和阈值过滤等操作，得到最终的目标检测结果。

2、YOLOv7的性能指标

YOLOv7相比于之前的版本，在速度和精度上都有了较大的提升。下面是YOLOv7的性能指标：

在COCO数据集上的AP50为：53.9；
在单个NVIDIA A100 GPU上的推理速度为：28.6 FPS；
在多尺度推理模式下的AP50为：56.8；
在V100 32G上训练12个小时，可以达到53.9的AP50，而V100 16G上训练24个小时，可以达到53.6的AP50。

三、MobileNetV3替换YOLOv7的骨干网络

MobileNetV3替换YOLOv7的骨干网络的步骤如下：

将MobileNetV3的特征提取器部分作为YOLOv7的骨干网络；
修改YOLOv7的neck部分，使其能够适应MobileNetV3的输出；
对替换后的模型进行微调。

下面详细介绍每个步骤。

1、替换骨干网络

将MobileNetV3的特征提取器部分作为YOLOv7的骨干网络需要满足两方面的要求：

输出尺寸与YOLOv7相同；
输出通道数与YOLOv7相同。

YOLOv7的输入图像大小为416x416，输出尺寸为13x13，通道数为1024。而MobileNetV3的输出尺寸和通道数可以通过修改模型结构来实现。

在这里插入图片描述
以下是使用MobileNetV3替换YOLOv7骨干网络的示例代码：

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class YOLOv7(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YOLOv7, self).__init__()

        # 替换掉骨干网络
        mobilenet = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)
        self.backbone = nn.Sequential(*list(mobilenet.children())[:-2])

        # 其他部分
        self.neck = ...
        self.head = ...

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.neck(x)
        x = self.head(x)
        return x

在代码中，首先使用PyTorch Hub加载MobileNetV3的预训练模型。然后将其作为YOLOv7模型的骨干网络部分。因为MobileNetV3的骨干网络输出尺寸较小，为7x7，因此需要通过添加上采样层或者调整YOLOv7的neck部分来适应YOLOv7的输入大小。

2、修改neck部分

YOLOv7的neck部分是由多个下采样和上采样层组成的特征融合模块。由于MobileNetV3的输出尺寸和通道数与YOLOv7不同，因此需要修改neck部分的结构和参数。具体来说，可以增加或减少一些卷积层和池化层，调整通道数等。

以下是neck部分的示例代码：

import torch.nn as nn

class YOLOv7(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YOLOv7, self).__init__()

        # 替换掉骨干网络
        mobilenet = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)
        self.backbone = nn.Sequential(*list(mobilenet.children())[:-2])

        # 修改neck部分
        self.neck = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(960, 512, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(1024, 512, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(1024, 512, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(1024, 512, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
)
 # 其他部分
    self.head = ...

def forward(self, x):
    x = self.backbone(x)
    x = self.neck(x)
    x = self.head(x)
    return x

在代码中，使用了多个卷积层和ReLU激活函数来构造新的neck部分。其中，第一个卷积层用于调整输入通道数，后面的卷积层和池化层用于进行特征融合和下采样操作。

3、微调模型

在替换完骨干网络和修改完neck部分之后，需要对整个模型进行微调。微调是指将预训练模型在新的数据集上进行进一步训练，以提高其性能和泛化能力。

微调的步骤如下：

冻结骨干网络和neck部分的参数，只训练head部分的参数；
逐渐解冻骨干网络和neck部分的参数，并调整学习率；
继续训练整个模型。

在这里插入图片描述
以下是微调的示例代码：

import torch.optim as optim

# 定义损失函数和优化器
criterion = ...
optimizer = optim.SGD([
    {'params': self.backbone.parameters(), 'lr': 0.0},
    {'params': self.neck.parameters(), 'lr': 0.0},
    {'params': self.head.parameters(), 'lr': 1e-3},
], momentum=0.9, weight_decay=5e-4)

# 微调模型
for epoch in range(num_epochs):
    for images, targets in dataloader:
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, targets)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 打印日志
        if (batch_idx + 1) % log_interval == 0:
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], '
                  f'Step [{batch_idx+1}/{len(dataloader)}], '
                  f'Loss: {loss.item():.4f}')

        batch_idx += 1

    # 更新学习率
    if epoch in [30, 50]:
        lr *= 0.1
        for param_group in optimizer.param_groups:
            param_group['lr'] = lr

    # 保存模型
    torch.save(model.state_dict(), f'checkpoints/model_{epoch+1}.pth')

在代码中，首先定义了损失函数和优化器。由于骨干网络和neck部分的参数已经预训练好了，因此将它们的学习率设置为0，只训练head部分的参数。然后进行多轮训练，并逐渐解冻骨干网络和neck部分的参数，并调整学习率，最后保存模型。

四、实验结果与分析

1、数据集和实验设置

我们在COCO数据集上对模型进行了训练和测试。我们使用了开源的YOLOv7代码库，并将MobileNetV3骨干网络替换了原有的骨干网络。我们使用了Adam优化器，初始学习率为0.001，权重衰减为0.0005。我们使用了一个批次大小为64的小批量随机梯度下降算法进行训练，训练过程中使用了数据增强技术。我们将训练集分为10个子集，每个子集都进行了5个Epoch的训练。我们将测试集分为两个子集，并在每个子集上进行了单独的测试。