YOLOv5改进 | 注意力篇 | DAttention (DAT)注意力机制实现极限涨点
2023-12-17 08:33:44
一、本文介绍
本文给大家带来的是YOLOv5改进DAT(Vision Transformer with Deformable Attention)的教程，其发布于2022年CVPR2022上同时被评选为Best Paper，由此可以证明其是一种十分有效的改进机制，其主要的核心思想是：引入可变形注意力机制和动态采样点(听着是不是和可变形动态卷积DCN挺相似)。本文的讲解主要包含三方面：DAT的网络结构思想、DAttention的代码复现，如何添加DAttention到你的结构中实现涨点，下面先来分享我测试的对比图(因为资源有限，我只用了1000张图片的数据集进行了200个epoch的训练，虽然这个实验不能产生确定性的结论，但是可以作为一个参考)。
推荐指数：?????
适用检测对象->各种检测目标都可以使用，并不针对于某一特定的目标有效。
实验结果对比图->?
?
目录
二、DAT的网络结构思想
?
论文地址：?DAT论文地址
官方地址：官方代码的地址
?
2.1 DAT的主要思想和改进
DAT（Vision Transformer with Deformable Attention）是一种引入了可变形注意力机制的视觉Transformer，DAT的核心思想主要包括以下几个方面：
-
可变形注意力（Deformable Attention）：传统的Transformer使用标准的自注意力机制，这种机制会处理图像中的所有像素，导致计算量很大。而DAT引入了可变形注意力机制，它只关注图像中的一小部分关键区域。这种方法可以显著减少计算量，同时保持良好的性能。
-
动态采样点：在可变形注意力机制中，DAT动态地选择采样点，而不是固定地处理整个图像。这种动态选择机制使得模型可以更加集中地关注于那些对当前任务最重要的区域。
-
即插即用：DAT的设计允许它适应不同的图像大小和内容，使其在多种视觉任务中都能有效工作，如图像分类、对象检测等。
总结：DAT通过引入可变形注意力机制，改进了视觉Transformer的效率和性能，使其在处理复杂的视觉任务时更加高效和准确。
2.2 DAT的网络结构图?
?
(a) 展示了可变形注意力的信息流。左侧部分，一组参考点均匀地放置在特征图上，这些点的偏移量是由查询通过偏移网络学习得到的。然后，如右侧所示，根据变形点从采样特征中投影出变形的键和值。相对位置偏差也通过变形点计算，增强了输出转换特征的多头注意力。为了清晰展示，图中仅显示了4个参考点，但在实际实现中实际上有更多的点。
(b) 展示了偏移生成网络的详细结构，每层输入和输出特征图的大小都有标注(这个Offset network在网络的代码中需要控制可添加可不添加)。
通过上面的方式产生多种参考点分布在图像上，从而提高检测的效率，最终的效果图如下->
?
2.3 DAT和其他机制的对比
DAT与其他视觉Transformer模型和CNN模型中的DCN（可变形卷积网络）的对比图如下，突出了它们处理查询的不同方法(图片展示的很直观，不给大家描述过程了)：
?
三、DAT的核心代码
下面的代码是DAT的网络结构代码，官方的代码中存在许多bug而且参数都未定义，这里我替大家都行了修改而且在使用时无需手动添加任何参数(但是本文的方法需要按照有参的注意力机制添加但是只是不需要进行传入参数在yaml文件中)，我都设置了通过模型进行了自动计算，使用方法看章节四。
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import einops
from timm.models.layers import trunc_normal_
from ..common import Conv
class LayerNormProxy(nn.Module):
def __init__(self, dim):
super().__init__()
self.norm = nn.LayerNorm(dim)
def forward(self, x):
x = einops.rearrange(x, 'b c h w -> b h w c')
x = self.norm(x)
return einops.rearrange(x, 'b h w c -> b c h w')
class DAttentionBaseline(nn.Module):
def __init__(
self, q_size=(224,224), kv_size=(224,224), n_heads=8, n_head_channels=32, n_groups=1,
attn_drop=0.0, proj_drop=0.0, stride=1,
offset_range_factor=-1, use_pe=True, dwc_pe=True,
no_off=False, fixed_pe=False, ksize=9, log_cpb=True
):
super().__init__()
n_head_channels = int(q_size / 8)
q_size = (q_size, q_size)
self.dwc_pe = dwc_pe
self.n_head_channels = n_head_channels
self.scale = self.n_head_channels ** -0.5
self.n_heads = n_heads
self.q_h, self.q_w = q_size
# self.kv_h, self.kv_w = kv_size
self.kv_h, self.kv_w = self.q_h // stride, self.q_w // stride
self.nc = n_head_channels * n_heads
self.n_groups = n_groups
self.n_group_channels = self.nc // self.n_groups
self.n_group_heads = self.n_heads // self.n_groups
self.use_pe = use_pe
self.fixed_pe = fixed_pe
self.no_off = no_off
self.offset_range_factor = offset_range_factor
self.ksize = ksize
self.log_cpb = log_cpb
self.stride = stride
kk = self.ksize
pad_size = kk // 2 if kk != stride else 0
self.conv_offset = nn.Sequential(
nn.Conv2d(self.n_group_channels, self.n_group_channels, kk, stride, pad_size, groups=self.n_group_channels),
LayerNormProxy(self.n_group_channels),
nn.GELU(),
nn.Conv2d(self.n_group_channels, 2, 1, 1, 0, bias=False)
)
if self.no_off:
for m in self.conv_offset.parameters():
m.requires_grad_(False)
self.proj_q = nn.Conv2d(
self.nc, self.nc,
kernel_size=1, stride=1, padding=0
)
self.proj_k = nn.Conv2d(
self.nc, self.nc,
kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.proj_v = nn.Conv2d(
self.nc, self.nc,
kernel_size=1, stride=1, padding=0
)
self.proj_out = nn.Conv2d(
self.nc, self.nc,
kernel_size=1, stride=1, padding=0
)
self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop, inplace=True)
self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop, inplace=True)
if self.use_pe and not self.no_off:
if self.dwc_pe:
self.rpe_table = nn.Conv2d(
self.nc, self.nc, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=self.nc)
elif self.fixed_pe:
self.rpe_table = nn.Parameter(
torch.zeros(self.n_heads, self.q_h * self.q_w, self.kv_h * self.kv_w)
)
trunc_normal_(self.rpe_table, std=0.01)
elif self.log_cpb:
# Borrowed from Swin-V2
self.rpe_table = nn.Sequential(
nn.Linear(2, 32, bias=True),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(32, self.n_group_heads, bias=False)
)
else:
self.rpe_table = nn.Parameter(
torch.zeros(self.n_heads, self.q_h * 2 - 1, self.q_w * 2 - 1)
)
trunc_normal_(self.rpe_table, std=0.01)
else:
self.rpe_table = None
@torch.no_grad()
def _get_ref_points(self, H_key, W_key, B, dtype, device):
ref_y, ref_x = torch.meshgrid(
torch.linspace(0.5, H_key - 0.5, H_key, dtype=dtype, device=device),
torch.linspace(0.5, W_key - 0.5, W_key, dtype=dtype, device=device),
indexing='ij'
)
ref = torch.stack((ref_y, ref_x), -1)
ref[..., 1].div_(W_key - 1.0).mul_(2.0).sub_(1.0)
ref[..., 0].div_(H_key - 1.0).mul_(2.0).sub_(1.0)
ref = ref[None, ...].expand(B * self.n_groups, -1, -1, -1) # B * g H W 2
return ref
@torch.no_grad()
def _get_q_grid(self, H, W, B, dtype, device):
ref_y, ref_x = torch.meshgrid(
torch.arange(0, H, dtype=dtype, device=device),
torch.arange(0, W, dtype=dtype, device=device),
indexing='ij'
)
ref = torch.stack((ref_y, ref_x), -1)
ref[..., 1].div_(W - 1.0).mul_(2.0).sub_(1.0)
ref[..., 0].div_(H - 1.0).mul_(2.0).sub_(1.0)
ref = ref[None, ...].expand(B * self.n_groups, -1, -1, -1) # B * g H W 2
return ref
def forward(self, x):
x = x
B, C, H, W = x.size()
dtype, device = x.dtype, x.device
q = self.proj_q(x)
q_off = einops.rearrange(q, 'b (g c) h w -> (b g) c h w', g=self.n_groups, c=self.n_group_channels)
offset = self.conv_offset(q_off).contiguous() # B * g 2 Hg Wg
Hk, Wk = offset.size(2), offset.size(3)
n_sample = Hk * Wk
if self.offset_range_factor >= 0 and not self.no_off:
offset_range = torch.tensor([1.0 / (Hk - 1.0), 1.0 / (Wk - 1.0)], device=device).reshape(1, 2, 1, 1)
offset = offset.tanh().mul(offset_range).mul(self.offset_range_factor)
offset = einops.rearrange(offset, 'b p h w -> b h w p')
reference = self._get_ref_points(Hk, Wk, B, dtype, device)
if self.no_off:
offset = offset.fill_(0.0)
if self.offset_range_factor >= 0:
pos = offset + reference
else:
pos = (offset + reference).clamp(-1., +1.)
if self.no_off:
x_sampled = F.avg_pool2d(x, kernel_size=self.stride, stride=self.stride)
assert x_sampled.size(2) == Hk and x_sampled.size(3) == Wk, f"Size is {x_sampled.size()}"
else:
x_sampled = F.grid_sample(
input=x.reshape(B * self.n_groups, self.n_group_channels, H, W),
grid=pos[..., (1, 0)], # y, x -> x, y
mode='bilinear', align_corners=True) # B * g, Cg, Hg, Wg
x_sampled = x_sampled.reshape(B, C, 1, n_sample)
# 检查权重的数据类型
q = q.reshape(B * self.n_heads, self.n_head_channels, H * W)
k = self.proj_k(x_sampled).reshape(B * self.n_heads, self.n_head_channels, n_sample)
v = self.proj_v(x_sampled).reshape(B * self.n_heads, self.n_head_channels, n_sample)
attn = torch.einsum('b c m, b c n -> b m n', q, k) # B * h, HW, Ns
attn = attn.mul(self.scale)
if self.use_pe and (not self.no_off):
if self.dwc_pe:
residual_lepe = self.rpe_table(q.reshape(B, C, H, W)).reshape(B * self.n_heads, self.n_head_channels,
H * W)
elif self.fixed_pe:
rpe_table = self.rpe_table
attn_bias = rpe_table[None, ...].expand(B, -1, -1, -1)
attn = attn + attn_bias.reshape(B * self.n_heads, H * W, n_sample)
elif self.log_cpb:
q_grid = self._get_q_grid(H, W, B, dtype, device)
displacement = (
q_grid.reshape(B * self.n_groups, H * W, 2).unsqueeze(2) - pos.reshape(B * self.n_groups,
n_sample,
2).unsqueeze(1)).mul(
4.0) # d_y, d_x [-8, +8]
displacement = torch.sign(displacement) * torch.log2(torch.abs(displacement) + 1.0) / np.log2(8.0)
attn_bias = self.rpe_table(displacement) # B * g, H * W, n_sample, h_g
attn = attn + einops.rearrange(attn_bias, 'b m n h -> (b h) m n', h=self.n_group_heads)
else:
rpe_table = self.rpe_table
rpe_bias = rpe_table[None, ...].expand(B, -1, -1, -1)
q_grid = self._get_q_grid(H, W, B, dtype, device)
displacement = (
q_grid.reshape(B * self.n_groups, H * W, 2).unsqueeze(2) - pos.reshape(B * self.n_groups,
n_sample,
2).unsqueeze(1)).mul(
0.5)
attn_bias = F.grid_sample(
input=einops.rearrange(rpe_bias, 'b (g c) h w -> (b g) c h w', c=self.n_group_heads,
g=self.n_groups),
grid=displacement[..., (1, 0)],
mode='bilinear', align_corners=True) # B * g, h_g, HW, Ns
attn_bias = attn_bias.reshape(B * self.n_heads, H * W, n_sample)
attn = attn + attn_bias
attn = F.softmax(attn, dim=2)
attn = self.attn_drop(attn)
out = torch.einsum('b m n, b c n -> b c m', attn, v)
if self.use_pe and self.dwc_pe:
out = out + residual_lepe
out = out.reshape(B, C, H, W)
y = self.proj_drop(self.proj_out(out))
h, w = pos.reshape(B, self.n_groups, Hk, Wk, 2), reference.reshape(B, self.n_groups, Hk, Wk, 2)
return y
class Bottleneck(nn.Module):
# Standard bottleneck
def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, shortcut, groups, expansion
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g)
self.Dattention = DAttentionBaseline(c2)
self.add = shortcut and c1 == c2
def forward(self, x):
return x + self.Dattention(self.cv2(self.cv1(x))) if self.add else self.Dattention(self.cv2(self.cv1(x)))
class C3_Dattention(nn.Module):
# CSP Bottleneck with 3 convolutions
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # optional act=FReLU(c2)
self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)))
def forward(self, x):
return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))
四、添加DAT到你的网络中
4.1?DAT的添加教程
4.1.1 修改一
我们找到如下的目录'yolov5-master/models'在这个目录下创建一整个文件目录(注意是目录，因为我这个专栏会出很多的更新，这里用一种一劳永逸的方法)文件目录起名modules，然后在下面新建一个文件，将我们的代码复制粘贴进去。
?
?4.1.2 修改二
然后新建一个__init__.py文件，然后我们在里面添加一行代码。注意标记一个'.'
这里改成你自己的就行，from .DAT import *即可。
??
4.1.3 修改三?
然后我们找到如下文件''models/yolo.py''在开头的地方导入我们的模块按照如下修改->
??
4.1.4 修改四
然后我们找到parse_model方法，按照如下修改->
到此就修改完成了，复制下面的ymal文件即可运行。
4.2 DAT的yaml文件
4.2.1DAttentionyaml文件一(实验版本)
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.25 # layer channel multiple
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 6, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 3, C3, [1024]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9
]
# YOLOv5 v6.0 head
head:
[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 3, C3_Dattention, [512, False]], # 13
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 3, C3_Dattention, [256, False]], # 17 (P3/8-small)
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4
[-1, 3, C3_Dattention, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
[-1, 3, C3_Dattention, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]
4.2.2 DAttention的yaml文件二?
此版本的yaml文件我试运行了一下，需要注意该版本需要显存比较大。
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.25 # layer channel multiple
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 6, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 3, C3, [1024]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9
]
# YOLOv5 v6.0 head
head:
[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 13
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)
[-1, 1, DAttentionBaseline, []], # 18
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 21 (P4/16-medium)
[-1, 1, DAttentionBaseline, []], # 22
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
[-1, 3, C3, [1024, False]], # 25 (P5/32-large)
[-1, 1, DAttentionBaseline, []], # 26
[[18, 22, 26], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]
4.3 DAT运行成功截图
附上我的运行记录确保我的教程是可用的。?
五、DAT可添加的位置
5.1推荐DAT可添加的位置?
DAT可以是一种即插即用的注意力机制，其可以添加的位置有很多，添加的位置不同效果也不同，所以我下面推荐几个添加的位，置大家可以进行参考，当然不一定要按照我推荐的地方添加。
残差连接中：在残差网络的残差连接中加入注意力机制(这个位置我推荐的原因是因为DCN放在残差里面效果挺好的大家可以尝试)
特征金字塔（SPPF）：在特征金字塔网络之前，可以帮助模型更好地融合不同尺度的特征。
Neck部分：YOLOv5的Neck部分负责特征融合，这里添加注意力机制可以帮助模型更有效地融合不同层次的特征。
输出层前：在最终的输出层前加入注意力机制可以使模型在做出最终预测之前，更加集中注意力于最关键的特征。
?
六、本文总结?
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv5改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
??
文章来源:https://blog.csdn.net/java1314777/article/details/135040308
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