【YOLOv5/v7改进系列】改进池化层为ASPP

一、导言

Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)模块是一种用于多尺度特征提取的创新技术，旨在提升深度学习模型在语义图像分割任务中的表现。ASPP模块通过在不同的采样率下应用空洞卷积，可以捕获不同大小的对象以及图像的上下文信息，从而增强模型在处理不同尺度物体时的鲁棒性。以下是ASPP模块的优点和缺点：

优点：
  1. 多尺度感知：ASPP通过使用不同空洞率的卷积核，能够在不增加参数数量和计算量的前提下，有效地扩大卷积核的视场，捕捉到不同尺度的物体特征。
  2. 上下文融合：ASPP不仅关注于目标物体本身，还能同时整合图像的全局背景信息，这对于理解复杂场景下的物体尤其重要。
  3. 性能提升：在实验中，ASPP被证明能够显著提高模型的分割精度，尤其是在处理复杂多样的场景时，如Cityscapes数据集上的实验结果所展示的那样。
  4. 结合CRF：ASPP与条件随机场（CRF）的结合进一步提升了物体边界的定位精度，有助于改善分割结果的细节表达。
缺点：
  1. 计算资源需求：尽管ASPP能够通过调整空洞率避免增加过多参数，但在处理高分辨率图像时，如Cityscapes数据集中的2048x1024像素图像，模型仍需分块处理以克服GPU内存限制，这可能会引入额外的计算开销。
  2. 模型复杂度：ASPP引入了多个并行的卷积路径，这增加了模型的设计和调试复杂度。此外，需要精细调整不同空洞率的设置以获得最佳效果。
  3. 实施难度：为了在高分辨率图像上运行，ASPP可能需要特定的技术，如图像分块处理，这可能不是所有用户都能轻易实现的。
  4. 可能的过拟合风险：虽然ASPP可以提高模型对多尺度物体的识别能力，但如果未正确调整，过多的上下文信息也可能导致过拟合，特别是在训练数据有限的情况下。

二、准备工作

首先在YOLOv5/v7的models文件夹下新建文件morepooling.py，导入如下代码

from models.common import *


# https://arxiv.org/pdf/1606.00915
class ASPP(nn.Module):
    def __init__(self, in_channel=512, out_channel=256):
        super(ASPP, self).__init__()
        self.mean = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))  # (1,1)means ouput_dim
        self.conv = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, 1, 1)
        self.atrous_block1 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, 1, 1)
        self.atrous_block6 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, 3, 1, padding=6, dilation=6)
        self.atrous_block12 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, 3, 1, padding=12, dilation=12)
        self.atrous_block18 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, 3, 1, padding=18, dilation=18)
        self.conv_1x1_output = nn.Conv2d(out_channel * 5, out_channel, 1, 1)

    def forward(self, x):
        size = x.shape[2:]

        image_features = self.mean(x)
        image_features = self.conv(image_features)
        image_features = F.upsample(image_features, size=size, mode='bilinear')

        atrous_block1 = self.atrous_block1(x)
        atrous_block6 = self.atrous_block6(x)
        atrous_block12 = self.atrous_block12(x)
        atrous_block18 = self.atrous_block18(x)

        net = self.conv_1x1_output(torch.cat([image_features, atrous_block1, atrous_block6,
                                              atrous_block12, atrous_block18], dim=1))
        return net

其次在在YOLOv5/v7项目文件下的models/yolo.py中在文件首部添加代码

from models.morepooling import *

并搜索def parse_model(d, ch)

定位到如下行添加以下代码

ASPP

三、YOLOv7-tiny改进工作

完成二后，在YOLOv7项目文件下的models文件夹下创建新的文件yolov7-tiny-morepooling.yaml，导入如下代码。

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
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

# yolov7-tiny backbone
backbone:
  # [from, number, module, args] c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 0-P1/2
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 1-P2/4
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 7
   
   [-1, 1, MP, []],  # 8-P3/8
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 14
   
   [-1, 1, MP, []],  # 15-P4/16
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 21
   
   [-1, 1, MP, []],  # 22-P5/32
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 28
  ]

# yolov7-tiny head
head:
  [[-1, 1, ASPP, [256]], # 29
  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [21, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 39
  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [14, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 49
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 39], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 57
   
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 29], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 65
      
   [49, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [57, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [65, 1, Conv, [512, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],

   [[66, 67, 68], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]


                 from  n    params  module                                  arguments                     
  0                -1  1       928  models.common.Conv                      [3, 32, 3, 2, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
  1                -1  1     18560  models.common.Conv                      [32, 64, 3, 2, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
  2                -1  1      2112  models.common.Conv                      [64, 32, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
  3                -2  1      2112  models.common.Conv                      [64, 32, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
  4                -1  1      9280  models.common.Conv                      [32, 32, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
  5                -1  1      9280  models.common.Conv                      [32, 32, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
  6  [-1, -2, -3, -4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
  7                -1  1      8320  models.common.Conv                      [128, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
  8                -1  1         0  models.common.MP                        []                            
  9                -1  1      4224  models.common.Conv                      [64, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 10                -2  1      4224  models.common.Conv                      [64, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 11                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 12                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 13  [-1, -2, -3, -4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 14                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 15                -1  1         0  models.common.MP                        []                            
 16                -1  1     16640  models.common.Conv                      [128, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 17                -2  1     16640  models.common.Conv                      [128, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 18                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 19                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 20  [-1, -2, -3, -4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 21                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 22                -1  1         0  models.common.MP                        []                            
 23                -1  1     66048  models.common.Conv                      [256, 256, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 24                -2  1     66048  models.common.Conv                      [256, 256, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 25                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 26                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 27  [-1, -2, -3, -4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 28                -1  1    525312  models.common.Conv                      [1024, 512, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 29                -1  1   4130304  models.morepooling.ASPP                 [512, 256]                    
 30                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 31                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 32                21  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 33          [-1, -2]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 34                -1  1     16512  models.common.Conv                      [256, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 35                -2  1     16512  models.common.Conv                      [256, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 36                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 37                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 38  [-1, -2, -3, -4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 39                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 40                -1  1      8320  models.common.Conv                      [128, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 41                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 42                14  1      8320  models.common.Conv                      [128, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 43          [-1, -2]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 44                -1  1      4160  models.common.Conv                      [128, 32, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 45                -2  1      4160  models.common.Conv                      [128, 32, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 46                -1  1      9280  models.common.Conv                      [32, 32, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 47                -1  1      9280  models.common.Conv                      [32, 32, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 48  [-1, -2, -3, -4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 49                -1  1      8320  models.common.Conv                      [128, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 50                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 51          [-1, 39]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 52                -1  1     16512  models.common.Conv                      [256, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 53                -2  1     16512  models.common.Conv                      [256, 64, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 54                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 55                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 56  [-1, -2, -3, -4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 57                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 58                -1  1    295424  models.common.Conv                      [128, 256, 3, 2, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 59          [-1, 29]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 60                -1  1     65792  models.common.Conv                      [512, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 61                -2  1     65792  models.common.Conv                      [512, 128, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 62                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 63                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 64  [-1, -2, -3, -4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 65                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 66                49  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 67                57  1    295424  models.common.Conv                      [128, 256, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 68                65  1   1180672  models.common.Conv                      [256, 512, 3, 1, None, 1, LeakyReLU(negative_slope=0.1)]
 69      [66, 67, 68]  1     17132  models.yolo.IDetect                     [1, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]]

Model Summary: 247 layers, 9487884 parameters, 9487884 gradients, 16.0 GFLOPS

运行后若打印出如上文本代表改进成功。

四、YOLOv5s改进工作

完成二后，在YOLOv5项目文件下的models文件夹下创建新的文件yolov5s-morepooling.yaml，导入如下代码。

# Parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # 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, C3, [256]],
   [-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, ASPP, [1024]],  # 9

   #[-1, 1, SPP, [1024]],
   #[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
   #[-1, 1, SPPCSPC, [1024]],
  ]

# 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, 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)
  ]


                 from  n    params  module                                  arguments                     
  0                -1  1      3520  models.common.Conv                      [3, 32, 6, 2, 2]              
  1                -1  1     18560  models.common.Conv                      [32, 64, 3, 2]                
  2                -1  1     18816  models.common.C3                        [64, 64, 1]                   
  3                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               
  4                -1  2    115712  models.common.C3                        [128, 128, 2]                 
  5                -1  1    295424  models.common.Conv                      [128, 256, 3, 2]              
  6                -1  3    625152  models.common.C3                        [256, 256, 3]                 
  7                -1  1   1180672  models.common.Conv                      [256, 512, 3, 2]              
  8                -1  1   1182720  models.common.C3                        [512, 512, 1]                 
  9                -1  1   8915968  models.morepooling.ASPP                 [512, 512]                    
 10                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 11                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 12           [-1, 6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 13                -1  1    361984  models.common.C3                        [512, 256, 1, False]          
 14                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 15                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 16           [-1, 4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 17                -1  1     90880  models.common.C3                        [256, 128, 1, False]          
 18                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 2]              
 19          [-1, 14]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 20                -1  1    296448  models.common.C3                        [256, 256, 1, False]          
 21                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 2]              
 22          [-1, 10]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 23                -1  1   1182720  models.common.C3                        [512, 512, 1, False]          
 24      [17, 20, 23]  1     16182  models.yolo.Detect                      [1, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]]

Model Summary: 268 layers, 15281398 parameters, 15281398 gradients, 22.6 GFLOPs

运行后若打印出如上文本代表改进成功。

五、YOLOv5n改进工作

完成二后，在YOLOv5项目文件下的models文件夹下创建新的文件yolov5n-morepooling.yaml，导入如下代码。

# Parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # 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, C3, [256]],
   [-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, ASPP, [1024]],  # 9

   #[-1, 1, SPP, [1024]],
   #[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
   #[-1, 1, SPPCSPC, [1024]],
  ]

# 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, 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)
  ]


                 from  n    params  module                                  arguments                     
  0                -1  1      1760  models.common.Conv                      [3, 16, 6, 2, 2]              
  1                -1  1      4672  models.common.Conv                      [16, 32, 3, 2]                
  2                -1  1      4800  models.common.C3                        [32, 32, 1]                   
  3                -1  1     18560  models.common.Conv                      [32, 64, 3, 2]                
  4                -1  2     29184  models.common.C3                        [64, 64, 2]                   
  5                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               
  6                -1  3    156928  models.common.C3                        [128, 128, 3]                 
  7                -1  1    295424  models.common.Conv                      [128, 256, 3, 2]              
  8                -1  1    296448  models.common.C3                        [256, 256, 1]                 
  9                -1  1   2229760  models.morepooling.ASPP                 [256, 256]                    
 10                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 11                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 12           [-1, 6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 13                -1  1     90880  models.common.C3                        [256, 128, 1, False]          
 14                -1  1      8320  models.common.Conv                      [128, 64, 1, 1]               
 15                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 16           [-1, 4]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 17                -1  1     22912  models.common.C3                        [128, 64, 1, False]           
 18                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 2]                
 19          [-1, 14]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 20                -1  1     74496  models.common.C3                        [128, 128, 1, False]          
 21                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 2]              
 22          [-1, 10]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 23                -1  1    296448  models.common.C3                        [256, 256, 1, False]          
 24      [17, 20, 23]  1      8118  models.yolo.Detect                      [1, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [64, 128, 256]]

Model Summary: 268 layers, 3830422 parameters, 3830422 gradients, 5.9 GFLOPs
六、ASPP的优点

  1. 多尺度特征提取：通过使用不同大小的空洞卷积（atrous convolutions），ASPP能够以不同的感受野来捕获图像中的多尺度特征。这在处理具有不同尺寸的目标或纹理时非常有用。

  2. 并行计算：ASPP模块中的多个分支可以并行处理，这意味着它可以在GPU上高效运行，因为GPU擅长并行计算任务。

  3. 全局上下文信息：通过全局平均池化（AdaptiveAvgPool2d）和随后的1x1卷积层，ASPP能够捕捉到全局的上下文信息，这对于理解图像的整体语义非常重要。

  4. 参数高效性：尽管ASPP模块包含多个卷积层，但每个分支的输出通道数是固定的，这有助于保持模型的参数量在一个合理的范围内，避免过拟合。

  5. 灵活的输出通道数：ASPP模块允许指定输入和输出通道的数量，这使得它可以很容易地适应不同的网络架构需求。

  6. 融合多级特征：通过1x1卷积层将所有分支的输出特征图进行融合，可以有效地整合从不同尺度获得的信息，从而产生更丰富的特征表示。

  7. 上采样：对于通过全局平均池化的特征图，使用双线性插值（bilinear interpolation）进行上采样，使其与原始输入特征图的尺寸一致，便于后续特征融合。

七、注意

本篇文章中ASPP代码的空洞率分别为1、6、12、18.可自行测试删除与改进，以及代码中的bilinear也可改进为其他方式，并阐述在你的论文中，具体可见我之前博客。

运行后打印如上代码说明改进成功。

更多文章产出中，主打简洁和准确，欢迎关注我，共同探讨！

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