yolov5添加sppfcspc

在YOLOv7中，添加了SPPFCSPC（Spatial Pyramid Pooling and Fully Connected Spatial Pyramid Convolution）模块。SPPFCSPC是在YOLOv5的基础上设计的，用于提取图像特征并增强目标检测的性能。该模块结合了空间金字塔池化（SPP）和全连接空间金字塔卷积（FCSPC）两种技术。 SPPFCSPC模块的作用是在不同尺度上提取特征，并通过全连接卷积来融合这些特征。首先，SPP模块将输入特征图分为多个不同尺度的网格，并对每个网格进行池化操作，获取不同尺度的感受野。然后，FCSPC模块使用全连接卷积操作，对不同尺度的特征进行融合和处理，以获得更具表达力的特征表示。通过这种方式，SPPFCSPC模块可以更好地捕捉不同尺度的目标信息，提高目标检测的准确性。 因此，对于YOLOv7来说，添加了SPPFCSPC模块是为了增强目标检测的性能，提高对不同尺度目标的检测能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Yolov7预训练权重](https://download.csdn.net/download/weixin_43152331/86083513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Yolov7学习笔记（一）模型结构](https://blog.csdn.net/weixin_55224780/article/details/129959418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

### 如何在 YOLOv8 中集成 SPPFCSPC 模块 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个高性能目标检测框架，其继承了前代版本的优点并进行了进一步优化。为了在 YOLOv8 中集成 SPPFCSPC 模块，可以参考 YOLOv5 的实现方式以及官方文档中的自定义模型方法。 #### 1. **理解 SPPFCSPC 模块** SPPFCSPC（Spatial Pyramid Pooling - Cross Stage Partial Convolution）是一种改进的池化结构，它通过引入多尺度特征融合来增强网络的感受野[^1]。该模块通常用于骨干网络的最后一阶段，以提高对不同尺寸物体的检测能力。 #### 2. **修改配置文件** Ultralytics 的 YOLOv8 使用 YAML 配置文件定义模型架构。要添加 SPPFCSPC 模块，需编辑对应的 `yolo/cfg/models` 文件夹下的 `.yaml` 文件。 以下是基于 YOLOv8 的配置文件示例： ```yaml # Model configuration backbone: # ... (其他层定义) [[-1, 1, SPPFCSPC, [256]]] # 添加 SPPFCSPC 层，输入通道数为上一层输出通道数 head: # ... (头部定义保持不变) ``` 在此配置中，`[[...]]` 表示一个新层，其中 `-1` 表示连接到前一层，`1` 表示重复次数，`SPPFCSPC` 是新增加的模块名称，`[256]` 是传递给模块的参数列表。 #### 3. **实现 SPPFCSPC 类** 如果默认的 YOLOv8 不支持 SPPFCSPC，则需要手动扩展代码库。可以在 `ultralytics/nn/modules.py` 文件中添加如下类定义： ```python import torch.nn as nn class SPPFCSPC(nn.Module): """ Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) with CSP (Cross Stage Partial Convolution). """ def __init__(self, c1, c2, k=5): super().__init__() c_ = c1 // 2 # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(c_, c_, 3, 1) self.cv4 = Conv(c_, c_, 1, 1) self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2) self.cv5 = Conv(4 * c_, c2, 1, 1) def forward(self, x): x1 = self.cv1(x) y1 = self.cv3(self.m(x1)) y2 = self.m(y1) return self.cv5(torch.cat([x1, y1, y2, self.m(y2)], dim=1)) ``` 此代码实现了 SPPFCSPC 结构，其中包括卷积操作和最大池化操作，最终将多个尺度的特征图拼接在一起。 #### 4. **重新编译模型** 完成上述更改后，运行以下命令重新加载模型并验证改动效果： ```bash from ultralytics import YOLO model = YOLO('path/to/custom.yaml') # 加载自定义配置文件 results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100) # 训练模型 ``` #### 5. **注意事项** - 确保安装的是最新版 Ultralytics 库，因为旧版本可能不完全兼容自定义模块。 - 如果遇到错误提示未找到指定模块，请检查路径是否正确或将新的模块注册到全局命名空间中。 --- ###