使用repvgg block对yolov5s进行改进,通过消融实验,总结出以下几点: 融合repvgg block的yolov5s在大小尺度目标上均能涨点;使用融合repvgg block和leakyrelu的yolov5s比原yolov5s在map上降低了0.5个百分点,但是速度可以提升15%(主要是替换了Silu函数起的作用); 如果不做convert,个人感觉这个融合实验毫无意义,旁生的支路...
这样,每个RepVGG Block转换前后的输出完全相同,因而训练好的模型可以等价转换为只有3x3卷积的单路模型。 从这一转换过程中,我们看到了“结构重参数化”的实质:训练时的结构对应一组参数,推理时我们想要的结构对应另一组参数;只要能把前者的参数等价转换为后者,就可以将前者的结构等价转换为后者。 实验结果 在1080Ti上...
在每个RepVGG Block的开始部分,可以使用步长为2的3x3卷积层来进行下采样。这样做可以减少特征图的尺寸,同时保留关键信息。以下是一个简单的代码示例,展示了如何在RepVGG Block中实现下采样: python import torch import torch.nn as nn class RepVGGBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_...
第一步很容易,我们可以在RepVGGBlock.block(主3x3 Conver-bn)上使用get_fused_bn_to_conv_state_dict。 第二步也类似的,在RepVGGBlock.shortcut上(1x1 cons-bn)使用get_fused_bn_to_conv_state_dict。这就是论文说的在每个维度上用1填充融合的1x1的核,形成一个3x3。 identity的bn比较麻烦。 论文的技巧(tric...
Asym Conv Block(ACB)采用不对称卷积加强常规卷积的骨架,它可以被视为另一种形式的结构重参数化,它把训练块转换成卷积。和我们的方法相比,不同之处在于,ACB是专为组件级的改进和用作卷积层替代在任何结构中。而我们的结构性重参数化只用于训练简单的卷积网络,如4.2部分所示。
2.2RepVGG Block构造 训练时,为每一个3x3卷积层添加平行的1x1卷积分支和恒等映射分支,构成一个RepVGG Block。借鉴ResNet的做法,区别在于ResNet是每隔两层或三层加一分支,RepVGG Block是每层都加。 部署时,我们将1x1卷积分支和恒等映射分支以及3x3卷积融合成一个3x3卷积达到单路结构的目的。
接下来我们来到YOLO.py在大致28行处()中导入我们上面提到的模块,格式如下 frommodels.commonimport( RepVGGBlock1,RepVGGBlock2,GSConv,C2fCA,BiFPN_Add2,BiFPN_Add3 在Class basemodel中添加以下函数 View Code 最最后我们就可以配置yaml文件运行了 View Code...
作者认为可以用单个算子(如Conv)代替一个CSLA block,通过将梯度乘以一些常数scales(channel-wise)来实现等效训练,即在相同训练数据、任意相同训练迭代次数后,两者的输出相同。作者将这些乘法器称为Grad Mult。使用Grad-Mult修改梯度可以被视为Gradient Re-parameterization (GR)的具体实现。 Proposition: CSLA block + re...
是分支中每个Conv的合并卷积。因此,RepVGG不具有ResNet隐含的“ensemble assumption ”,同时随着block数量的增加,RepVGG与ResNet之间的表征差距也会增大。 2、反向传播Path Balduzzi等人分析了深度神经网络中的”shattered gradients problem” 。当向后路径中有更多relu时,梯度的相关性表现为‘White Gaussian Noise’ 。
首先,我们通过从 RepVGG-B0 的每个 block 中删除identity and/or 1×1 分支来进行消融研究。 移除两个分支后,训练时模型降级为普通的 plain 模型,accuracy 仅达到 72.39%。 1×1 的accuracy 提高到 73.15%,identity 的 accuracy 提高到 74.79%。 全功能 RepVGGB0 的 accuracy 为 75.14%,比普通 plain 模型高...