yolov7添加ASFF 免费

### 实现 ASFF 自适应特征融合模块于 YOLOv7 #### 方法概述 YOLOv7 的设计目标之一是提高检测精度的同时保持推理速度的优势。为了增强其多尺度特征提取能力，可以引入 Adaptively Spatial Feature Fusion (ASFF)[^1] 结构来替代传统的特征金字塔网络（FPN）。ASFF 能够自适应地调整不同尺度特征的重要性权重，从而提升模型对复杂场景的理解。 以下是具体实现步骤： --- #### 修改 Model 类定义 在 `models/yolo.py` 文件中找到 `Model` 类的定义部分，在其中扩展支持 ASFF 模块的功能。需要确保代码能够识别新的 ASFF 层并正确加载参数。 ```python import torch.nn as nn from models.common import Conv, BottleneckCSP class ASFF_Detect(nn.Module): def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): super().__init__() self.nc = nc # number of classes self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.m = nn.ModuleList(Conv(x, self.no * self.na, k=1) for x in ch) def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): xi = self.m[i](x[i]) bs, _, ny, nx = xi.shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) xi = xi.view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != xi.shape[2:4]: self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(xi.device) yi = xi.sigmoid_() yi[..., :2] = (yi[..., :2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(xi.device)) * self.stride[i] # xy yi[..., 2:4] = (yi[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_wh[i] # wh z.append(yi.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x) def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float() ``` 上述代码片段展示了如何构建一个新的 `ASFF_Detect` 检测头[^3]，它继承了原始 `Detect` 头的设计逻辑，并允许后续加入 ASFF 特征处理流程。 --- #### 替代传统 FPN 构建 ASFF 骨干网路 接下来需替换原有的特征金字塔结构为 ASFF 模型组件。这一步通常涉及修改配置文件以及重新定义骨干网络连接方式。 ##### 更新配置文件 编辑 `cfg/models/yolov7.yaml` 或者对应的 `.yaml` 文件，增加关于 ASFF 的描述字段。例如： ```yaml backbone: [[-1, 1, Focus, [64, 3]], [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], ... head: [[-1, 1, SPP, [128, 64, 'asff']], [-1, 1, ASFF_Detect]] ``` 这里新增了一个名为 `'asff'` 的标记用于指示启用该机制[^2]。 --- #### 完善训练脚本兼容性 最后确认整个项目框架能正常解析这些改动后的设置项。特别注意初始化阶段要动态判断是否实例化的是标准版还是带 ASFF 功能的新版本探测器对象。 ```python if isinstance(m, Detect) or isinstance(m, ASFF_Detect): m.initialize_biases() # 初始化偏置向量以便更快收敛 ``` 以上操作完成后即可运行常规命令启动带有 ASFF 增强特性的 YOLOv7 训练过程。 ---