核心内容摘要
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前言本文介绍了新型目标检测方法 Hyper - YOLO 及其在 YOLO26中的结合。
传统 YOLO 模型颈部设计有局限为此提出超图计算驱动的语义收集与扩散框架HGCSCS将视觉特征图转化到语义空间并构建高阶信息传播机制。
Hyper - YOLO 在主干网络引入混合聚合网络MANet结合多种卷积模块增强特征提取能力在颈部网络设计基于超图的跨层级与跨位置表示网络HyperC2Net支持高阶交互。
文章目录 YOLO26改进大全卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总专栏链接: YOLO26改进专栏文章目录前言介绍摘要文章链接基本原理核心代码YOLO26引入代码tasks注册步骤1:步骤2配置yolo26-MANet.yaml实验脚本结果介绍摘要Hyper-YOLO作为目标检测领域的革新性方法巧妙引入超图计算理念成功突破了传统YOLO模型在捕捉视觉特征复杂关联方面的桎梏。
尽管经典YOLO架构在目标检测领域取得了卓越成就但其颈部(neck)设计在跨层级特征整合与高阶特征关系挖掘方面仍存在明显瓶颈。
针对这一核心痛点我们精心构建了超图计算驱动的语义收集与扩散框架(HGCSCS)该框架创新性地将视觉特征图映射至语义空间并通过精密的超图结构构建高阶信息流动通路从而使模型能够同时获取深层语义与结构信息实现了对传统特征学习范式的超越。
Hyper-YOLO的卓越性能源于两大核心创新一方面在主干网络中融入混合聚合网络(MANet)极大增强了模型的特征提取能力另一方面在颈部网络中巧妙设计了基于超图的跨层级与跨位置表示网络(HyperC2Net)。
特别值得一提的是HyperC2Net横跨五种尺度彻底摆脱了传统网格结构的束缚支持层级间与位置间的复杂高阶交互为特征融合提供了前所未有的灵活性与表达能力。
这些精心设计的组件协同运作使Hyper-YOLO在各种规模配置下均展现出超越现有技术的卓越性能。
在COCO数据集的严格评测中Hyper-YOLO-N较先进的YOLOv8-N和YOLOv9-T分别实现了惊人的12% APval和9% APval性能提升彰显了其作为当前先进架构的非凡实力。
完整源代码已在GitHub开放共享以促进学术交流与技术创新。
文章链接论文地址论文地址代码地址代码地址基本原理Mixed Aggregation NetworkMANet是Hyper-YOLO模型中的一个关键组件旨在增强特征提取能力。
其技术原理主要体现在以下几个方面多种卷积模块的结合MANet结合了三种典型的卷积变体1 × 1旁路卷积用于通道级特征的重新校准能够有效调整特征图的通道数从而增强特征的表达能力。
深度可分离卷积DSConv这种卷积方式通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积能够在保持计算效率的同时提升空间特征的处理能力。
C2f模块用于增强特征层次的整合能够更好地捕捉不同层次之间的特征关系。
信息流的丰富性通过将这三种卷积模块结合MANet能够在训练过程中产生更丰富的梯度流。
这种多样化的信息流有助于在每个关键阶段共五个阶段中加深语义特征的表达。
特征融合与压缩MANet在处理完不同类型的特征后通过连接操作concatenation将这些特征融合并使用1 × 1卷积进行压缩最终生成输出特征。
这种融合方式确保了不同特征之间的信息能够有效整合从而提升模型的整体性能。
增强的特征提取能力通过上述机制MANet显著提高了基础网络的特征提取能力使得Hyper-YOLO在处理各种规模的物体时表现出色。
核心代码classMANet(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,n1,shortcutFalse,p1,kernel_size3,g1,e
0.
:super().__init__()self.cint(c2*e)self.cv_firstConv(c1,2*self.c,1,
self.cv_finalConv((4n)*self.c,c2,
self.mnn.ModuleList(Bottleneck(self.c,self.c,shortcut,g,k((3,
,(3,
),e
1.
for_inrange(n))self.cv_block_1Conv(2*self.c,self.c,1,
dim_hidint(p*2*self.c)self.cv_block_2nn.Sequential(Conv(2*self.c,dim_hid,1,
,GroupConv(dim_hid,dim_hid,kernel_size,
,Conv(dim_hid,self.c,1,
)defforward(self,x):yself.cv_first(x)y0self.cv_block_1(y)y1self.cv_block_2(y)y2,y3y.chunk(2,
ylist((y0,y1,y2,y
)y.extend(m(y[-1])forminself.m)returnself.cv_final(torch.cat(y,
)YOLO26引入代码在根目录下的ultralytics/nn/目录新建一个featureFusion目录然后新建一个以MANet为文件名的py文件 把代码拷贝进去。
importtorchimporttorch.nnasnnimportmathdefautopad(k,pNone,d
:# kernel, padding, dilationPad to same shape outputs.ifd1:kd*(k-
1ifisinstance(k,int)else[d*(x-
1forxink]# actual kernel-sizeifpisNone:pk//2ifisinstance(k,int)else[x//2forxink]# auto-padreturnpclassConv(nn.Module):Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).default_actnn.SiLU()# default activationdef__init__(self,c1,c2,k1,s1,pNone,g1,d1,actTrue):Initialize Conv layer with given arguments including activation.super().__init__()self.convnn.Conv2d(c1,c2,k,s,autopad(k,p,d),groupsg,dilationd,biasFalse)self.bnnn.BatchNorm2d(c
self.actself.default_actifactisTrueelseactifisinstance(act,nn.Module)elsenn.Identity()defforward(self,x):Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.returnself.act(self.bn(self.conv(x)))defforward_fuse(self,x):Perform transposed convolution of 2D data.returnself.act(self.conv(x))classBottleneck(nn.Module):Standard bottleneck.def__init__(self,c1,c2,shortcutTrue,g1,k(3,
,e
0.
:Initializes a standard bottleneck module with optional shortcut connection and configurable parameters.super().__init__()c_int(c2*e)# hidden channelsself.cv1Conv(c1,c_,k[0],
self.cv2Conv(c_,c2,k[1],1,gg)self.addshortcutandc1c2defforward(self,x):Applies the YOLO FPN to input data.returnxself.cv2(self.cv1(x))ifself.addelseself.cv2(self.cv1(x))classDWConv(Conv):Depth-wise convolution.def__init__(self,c1,c2,k1,s1,d1,actTrue):# ch_in, ch_out, kernel, stride, dilation, activationInitialize Depth-wise convolution with given parameters.super().__init__(c1,c2,k,s,gmath.gcd(c1,c
,dd,actact)classMANet(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,n1,shortcutFalse,p1,kernel_size3,g1,e
0.
:super().__init__()self.cint(c2*e)self.cv_firstConv(c1,2*self.c,1,
self.cv_finalConv((4n)*self.c,c2,
self.mnn.ModuleList(Bottleneck(self.c,self.c,shortcut,g,k((3,
,(3,
),e
1.
for_inrange(n))self.cv_block_1Conv(2*self.c,self.c,1,
dim_hidint(p*2*self.c)self.cv_block_2nn.Sequential(Conv(2*self.c,dim_hid,1,
,DWConv(dim_hid,dim_hid,kernel_size,
,Conv(dim_hid,self.c,1,
)defforward(self,x):yself.cv_first(x)y0self.cv_block_1(y)y1self.cv_block_2(y)y2,y3y.chunk(2,
ylist((y0,y1,y2,y
)y.extend(m(y[-1])forminself.m)returnself.cv_final(torch.cat(y,
)tasks注册在ultralytics/nn/tasks.py中进行如下操作步骤1:fromultralytics.nn.featureFusion.MANetimportMANet步骤2修改def parse_model(d, ch, verboseTrue):MANet配置yolo26-MANet.yamlultralytics/cfg/models/11/YOLO26-MANet.yaml# Ultralytics AGPL-
0 License - https://ultralytics.com/license# Ultralytics YOLO26 object detection model with P3/8 - P5/32 outputs# Model docs: https://docs.ultralytics.com/models/yolo26# Task docs: https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parametersnc:80# number of classesend2end:True# whether to use end-to-end modereg_max:1# DFL binsscales:# model compound scaling constants, i.e. modelyolo26n.yaml will call yolo
yaml with scale n# [depth, width, max_channels]n:[
50,
25,1024]# summary: 260 layers, 2,572,280 parameters, 2,572,280 gradients,
1 GFLOPss:[
50,
50,1024]# summary: 260 layers, 10,009,784 parameters, 10,009,784 gradients,
2
8 GFLOPsm:[
50,
00,512]# summary: 280 layers, 21,896,248 parameters, 21,896,248 gradients,
7
4 GFLOPsl:[
00,
00,512]# summary: 392 layers, 26,299,704 parameters, 26,299,704 gradients,
9
8 GFLOPsx:[
00,
50,512]# summary: 392 layers, 58,993,368 parameters, 58,993,368 gradients,
2