yolov5换backbone ppyolo

### 更换 YOLOv5 的 Backbone 为 PP-YOLO 在 PyTorch 中，YOLOv5 是一个高度模块化的框架，其设计允许用户轻松更改模型的不同部分，例如 backbone、neck 和 head。要将 YOLOv5 的 backbone 替换为 PP-YOLO，可以通过以下方式实现： #### 修改配置文件 YOLOv5 使用 YAML 文件定义模型架构。为了更换 backbone，需要编辑 `models/yolov5s.yaml` 或其他预定义的模型配置文件。 以下是修改后的配置文件示例（假设目标是使用 PP-YOLO 的 backbone）： ```yaml # parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple # backbone backbone: - [focus, [3, 64, 3]] # Focus层保持不变 - [conv, [64, 128, 3, 2]] - [csp_ppyolo_block, [128, 256, 3, True]] # 将 CSPBlock 替换为 PP-YOLO block[^2] - [conv, [256, 512, 3, 2]] - [csp_ppyolo_block, [512, 1024, 9, True]] # neck neck: - [spp, [1024, 1024, [5, 9, 13]]] # SPP 层保留 - [conv, [1024, 512, 1, 1]] - [upsample, [None, None, 'nearest']] - [concat, [-1, -3]] - [csp_ppyolo_neck, [1024, 512, 3, False]] # 添加 PP-YOLO Neck 结构 # head head: - [conv, [512, 256, 1, 1]] - [upsample, [None, None, 'nearest']] - [concat, [-1, -3]] - [csp_ppyolo_neck, [512, 256, 3, False]] - [detect, [[], [256, 512, 1024], nc, anchors]] # Detect 层调整通道数 ``` 上述配置中引入了两个新的组件：`csp_ppyolo_block` 和 `csp_ppyolo_neck`，它们分别对应于 PP-YOLO 的骨干网络和特征融合模块。 #### 实现自定义 Block 由于默认的 YOLOv5 不包含 PP-YOLO 的特定结构，因此需要手动实现这些新模块并将其集成到代码库中。 ##### 定义 `CSP_PPYOLO_Block` 该模块基于 CSP (Cross Stage Partial Network) 设计，并集成了 PP-YOLO 特定的改进技术。 ```python import torch.nn as nn class CSP_PPYOLO_Block(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, num_blocks, use_spp=True): super(CSP_PPYOLO_Block, self).__init__() hidden_channels = int(out_channels / 2) self.conv1 = Conv(in_channels, hidden_channels, k=1, s=1, p=None) self.conv2 = Conv(in_channels, hidden_channels, k=1, s=1, p=None) layers = [] for _ in range(num_blocks): layers.append(Conv(hidden_channels, hidden_channels, k=3, s=1, p='same')) if use_spp: spp_layers = [ nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x//2) for x in (5, 9, 13) ] self.spp = nn.Sequential(*spp_layers) self.m = nn.Sequential(*layers) self.final_conv = Conv(hidden_channels * 2, out_channels, k=1, s=1, p=None) def forward(self, x): y1 = self.conv1(x) if hasattr(self, 'spp'): y1 = self.spp(y1) y1 = self.m(y1) y2 = self.conv2(x) return self.final_conv(torch.cat([y1, y2], dim=1)) ``` ##### 集成至主程序 完成以上步骤后，需确保自定义模块被正确加载到模型初始化过程中。可以在 `models/common.py` 中添加上述类定义，并通过更新导入路径使其可用。 #### 训练过程注意事项 当切换 backbone 后，可能需要重新设置学习率调度器以及数据增强策略以适应新的模型特性。此外，建议参考 PP-YOLO 提供的最佳实践指南，以便充分利用其优化技巧。 ---