yolov5 替换backbone repvgg

### 集成 RepVGG 到 YOLOv8 的方法 为了在 YOLOv8 中集成 RepVGG 模型，可以采取以下策略： #### 1. 修改特征提取部分 YOLOv8 使用 RepVGG 进行改进主要集中在特征提取阶段。RepVGG 结构简单却高效，在 ImageNet 上表现出色[^2]。因此，可以在 YOLOv8 的骨干网络中替换原有的卷积层为 RepVGG 单元。 ```python from repvgg import create_RepVGG_A0 # 假设这是创建 RepVGG 模型的方法 class CustomBackbone(nn.Module): def __init__(self, pretrained=False): super(CustomBackbone, self).__init__() self.rep_vgg = create_RepVGG_A0(pretrained=pretrained) def forward(self, x): return self.rep_vgg(x) ``` 此代码片段展示了如何定义一个新的自定义主干网类 `CustomBackbone`，它内部包含了由函数 `create_RepVGG_A0()` 创建的 RepVGG 实例作为其核心组件[^1]。 #### 2. 替换原有架构中的相应模块 对于具体实施细节而言，需要找到 YOLOv8 当前使用的特征提取器位置，并将其替换成上述构建好的基于 RepVGG 的新版本。这通常涉及到修改配置文件或源码内的特定路径下的 Python 文件。 假设原版 YOLOv8 是通过调用某个名为 `build_backbone()` 函数来初始化默认的主干网络，则现在应该改为返回实例化的 `CustomBackbone` 对象而不是原来的选项。 ```python def build_custom_backbone(): """Builds the custom backbone using RepVGG.""" return CustomBackbone() ``` 接着更新所有依赖于该功能的地方以使用新的构造方式[^3]。 #### 3. 考虑训练过程的变化 由于引入了不同的神经网络结构，可能还需要调整一些超参数以及优化算法的选择，确保整个系统的稳定性和收敛速度不受影响。特别是当采用预训练权重时要注意兼容性问题[^4]。 ---

### 将RepVGG模型思想应用到YOLOv5s上的方法 #### 背景介绍 RepVGG 是一种通过结构重参数化来提升卷积神经网络性能的技术[^2]。它的核心理念是在训练阶段采用复杂的多分支结构，在推理阶段将其简化为单一分支结构，从而实现高性能与高效能之间的平衡。这种技术已经被成功引入到 YOLOv5 和 YOLOv7 中，用于增强模型的检测能力[^1]。 #### 实现步骤详解 以下是将 RepVGG 结构融入 YOLOv5s 的具体方式： #### 1. 替换主干网络中的 Conv 层 在 YOLOv5s 的 `models/common.py` 文件中，定义了许多基础组件，其中包括标准的卷积层 (Conv)。可以通过修改这些部分，用 RepVGG 单元替代原有的 Conv 层。 RepVGG 的基本单元由多个并行路径组成，包括 $3 \times 3$ 卷积、$1 \times 1$ 卷积以及恒等映射（Identity Mapping）。在训练阶段，这些路径共同作用；而在推理阶段，则会将它们融合成单一的 $3 \times 3$ 卷积操作[^4]。 ```python import torch.nn as nn class RepVGGBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=1): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels # 定义不同路径 self.rbr_identity = nn.BatchNorm2d(in_channels) if in_channels == out_channels and stride == 1 else None self.rbr_dense = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=groups, bias=False) self.rbr_1x1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=stride, padding=0, groups=groups, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.act = nn.ReLU() def forward(self, inputs): if hasattr(self, 'rbr_reparam'): return self.act(self.rbr_reparam(inputs)) identity_out = 0 if self.rbr_identity is None else self.rbr_identity(inputs) dense_out = self.rbr_dense(inputs) rbr_1x1_out = self.rbr_1x1(inputs) return self.act(self.bn(identity_out + dense_out + rbr_1x1_out)) def get_equivalent_kernel_bias(self): """ 计算等效的权重和偏置 """ kernel_sum, bias_sum = 0, 0 if self.rbr_identity is not None: kernel_iden, bias_iden = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_identity) kernel_sum += kernel_iden bias_sum += bias_iden kernel_dense, bias_dense = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_dense) kernel_1x1, bias_1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_1x1) kernel_sum += kernel_dense + kernel_1x1 bias_sum += bias_dense + bias_1x1 return kernel_sum, bias_sum def _fuse_bn_tensor(self, branch): """ 合并 BN 参数至卷积核 """ if isinstance(branch, nn.Sequential): conv = branch[0] bn = branch[1] elif isinstance(branch, nn.BatchNorm2d): conv = nn.Identity() bn = branch else: assert False, f'Unsupported branch type {type(branch)}' kernel = conv.weight.clone() if hasattr(conv, 'weight') else 0 running_mean = bn.running_mean running_var = bn.running_var gamma = bn.weight beta = bn.bias eps = bn.eps std = (running_var + eps).sqrt() t = (gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1) return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std def reparameterize(self): """ 推理阶段重新参数化 """ kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias() self.rbr_reparam = nn.Conv2d( in_channels=self.in_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=(3, 3), stride=self.stride, padding=1, dilation=1, groups=self.groups, bias=True ) self.rbr_reparam.weight.data = kernel self.rbr_reparam.bias.data = bias ``` #### 2. 修改配置文件 为了使整个模型能够适配新的 RepVGG 模块，需调整 `yolov5s.yaml` 配置文件中的 backbone 部分。例如，可以指定某些层使用 RepVGGBlock 来代替默认的 Conv 层。 ```yaml backbone: [[-1, 1, Focus, [64, 3]], [-1, 1, RepVGGBlock, [64, 128]]] neck: ... head: ... ``` #### 3. 添加训练脚本支持 最后一步是确保训练流程兼容新模块的功能特性。特别是当切换到推理模式时，应调用 `reparameterize()` 方法完成从复杂结构向简单结构的转换[^4]。 --- ### 总结 通过上述改造，可以在不显著增加计算开销的前提下大幅提升 YOLOv5s 的表现力。这种方法不仅适用于轻量化场景下的部署需求，还能够在资源受限环境中提供更优的效果[^3]。