在YOLOV5中能用的DSConv（卷积变体，分布偏移卷积）

Question

csdn上搜到的DSConv代码好像不可用，没有把量化代码加进去，求能在yolov5中能替代卷积的DSConv

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。如有帮助，还望采纳。

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目前YOLOv5的官方版本还没有直接集成DSConv（卷积变体，分布偏移卷积）代码。你可以自己尝试在YOLOv5的模型中加入DSConv的代码，或者等待YOLOv5官方版本更新支持DSConv。

以下是一个示例的DSConv代码，你可以自行尝试集成到YOLOv5的模型中：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DSConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, bias=False):
        super(DSConv, self).__init__()
        self.stride = stride
        self.dilation = dilation
        self.groups = groups

        self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, stride, padding, dilation, groups=in_channels, bias=bias)
        self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, 1, 0, 1, 1, bias=bias)

    def forward(self, x):
        x = self.depthwise(x)
        x = self.pointwise(x)
        return x

# 在YOLOv5模型中使用DSConv
class YOLOv5(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLOv5, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
        self.dsconv1 = DSConv(64, 64, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.dsconv2 = DSConv(128, 128, stride=2)
        # ...
        self.fc = nn.Linear(512, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dsconv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dsconv2(x)
        x = F.relu(x)
        # ...
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

请注意，这只是一个示例代码，并未在YOLOv5中进行过验证。如果要替代YOLOv5的卷积层，需要适当修改YOLOv5的网络结构和训练代码，并进行相应的调试和验证。

希望对你有帮助！