【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

本文主要是介绍【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

 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)]

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