我在yolov8模型中添加bifpn模块,但我运行结果map为0,但别人却能运行成功,这错在哪?
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- 这篇文章讲的很详细,请看:芒果改进YOLOv7系列:首发改进特征融合网络BiFPN结构,融合更多有效特征
- 除此之外, 这篇博客: 【YOLOv5-6.x】设置可学习权重结合BiFPN(Add操作)中的 只修改一处 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
本文以yolov5s.yaml为例进行修改,修改模型配置文件时要注意以下几点:
- 这里的yaml文件只修改了一处,也就是将19层的Concat换成了BiFPN_Add,要想修改其他层的Concat,可以类比进行修改
- BiFPN_Add本质是add操作,不是concat操作,因此,BiFPN_Add的各个输入层要求大小完全一致(通道数、feature map大小等),因此,这里要修改之前的参数[-1, 13, 6],来满足这个要求:
- -1层就是上一层的输出,原来上一层的输出channel数为256,这里改成512
- 13层就是这里
[-1, 3, C3, [512, False]], # 13
- 这样修改后,BiFPN_Add各个输入大小都是
[bs,256,40,40]
- 最后BiFPN_Add后面的参数层设置为
[256, 256]
也就是输入输出channel数都是256
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license # Parameters nc: 80 # 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, SPPF, [1024, 5]], # 9 ] # YOLOv5 v6.0 BiFPN 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, [512, 3, 2]], # 为了BiFPN正确add,调整channel数 [[-1, 13, 6], 1, BiFPN_Add3, [256, 256]], # cat P4 <--- BiFPN change 注意v5s通道数是默认参数的一半 [-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) ]
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