YOLOv10改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C2f提出一种全新的结构（全网独家首发，参数量下降70W）

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份，同时本文的改进机制参数量下降50W，V10n的计算量为6.9GFLOPs。

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目录

 一、本文介绍

二、FasterNet原理

2.1 FasterNet的基本原理

2.2 部分卷积

2.3 加速神经网络

三、FasterBlock的核心代码

四、 手把手教你添加FasterBlock机制 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、FasterBlock的yaml文件和运行记录

5.1 FasterBlock的yaml文件

5.2 训练代码 

5.3 FasterBlock的训练过程截图 

五、本文总结

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二、FasterNet原理

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2.1 FasterNet的基本原理

FasterNet是一种高效的神经网络架构，旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率。例如，FasterNet在ImageNet-1k数据集上的表现超过了其他模型，如MobileViT-XXS，展现了其在速度和准确度方面的优势。

FasterNet的基本原理可以总结为以下几点：

1. 部分卷积（PConv）: FasterNet引入了部分卷积（PConv），这是一种新型的卷积方法，它通过只处理输入通道的一部分来减少计算量和内存访问。

2. 加速神经网络: FasterNet利用PConv的优势，实现了在多种设备上比其他现有神经网络更快的运行速度，同时保持了较高的准确度。

下面为大家展示的是FasterNet的整体架构。

它包括四个层次化的阶段，每个阶段由一系列FasterNet块组成，并由嵌入或合并层开头。最后三层用于特征分类。在每个FasterNet块中，PConv层之后是两个点状卷积（PWConv）层。为了保持特征多样性并实现更低的延迟，仅在中间层之后放置了归一化和激活层。

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2.2 部分卷积

部分卷积（PConv）是一种卷积神经网络中的操作，旨在提高计算效率。它通过只在输入特征图的一部分上执行卷积操作，而非传统卷积操作中的全面应用。这样，PConv可以减少不必要的计算和内存访问，因为它忽略了输入中认为是冗余的部分。这种方法特别适合在资源有限的设备上运行深度学习模型，因为它可以在不牺牲太多性能的情况下，显著降低计算需求。

下面我为大家展示了FasterNet中的部分卷积（PConv）与传统卷积和深度卷积/分组卷积的比较：

PConv通过仅对输入通道的一小部分应用滤波器，同时保持其余通道不变，实现了快速和高效的特性提取。PConv的计算复杂度（FLOPs）低于常规卷积，但高于深度卷积/分组卷积，这样在减少计算资源的同时提高了运算性能。

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2.3 加速神经网络

加速神经网络主要通过优化计算路径、减少模型大小和复杂性、提高操作效率，以及使用高效的硬件实现等方式来降低模型的推理时间。这些方法包括

简化网络层、使用更快的激活函数、采用量化技术将浮点运算转换为整数运算，以及使用特殊的算法来减少内存访问次数等。通过这些策略，可以在不损害模型准确性的前提下，使神经网络能够更快地处理数据和做出预测。

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三、FasterBlock的核心代码

核心代码的使用方式看章节四！

import torch
import torch.nn as nn
from timm.models.layers import DropPath__all__ = ['C2f_FasterBlock']class Partial_conv3(nn.Module):def __init__(self, dim, n_div, forward):super().__init__()self.dim_conv3 = dim // n_divself.dim_untouched = dim - self.dim_conv3self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False)if forward == 'slicing':self.forward = self.forward_slicingelif forward == 'split_cat':self.forward = self.forward_split_catelse:raise NotImplementedErrordef forward_slicing(self, x):# only for inferencex = x.clone()  # !!! Keep the original input intact for the residual connection laterx[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :])return xdef forward_split_cat(self, x):# for training/inferencex1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1)x1 = self.partial_conv3(x1)x = torch.cat((x1, x2), 1)return xdef autopad(k, p=None, d=1):  # kernel, padding, dilation"""Pad to 'same' shape outputs."""if d > 1:k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k]  # actual kernel-sizeif p is None:p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]  # auto-padreturn pclass Conv(nn.Module):"""Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)."""default_act = nn.SiLU()  # default activationdef __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):"""Initialize Conv layer with given arguments including activation."""super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()def forward(self, x):"""Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor."""return self.act(self.bn(self.conv(x)))def forward_fuse(self, x):"""Perform transposed convolution of 2D data."""return self.act(self.conv(x))class FasterBlock(nn.Module):def __init__(self,inc,dim,n_div=4,mlp_ratio=2,drop_path=0.1,layer_scale_init_value=0.0,act_layer='RELU',norm_layer='BN',pconv_fw_type='split_cat'):super().__init__()self.dim = dimself.inc = incself.mlp_ratio = mlp_ratioself.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()self.n_div = n_divmlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio)mlp_layer = [nn.Conv2d(dim, mlp_hidden_dim, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(mlp_hidden_dim),nn.ReLU(),nn.Conv2d(mlp_hidden_dim, dim, 1, bias=False)]self.mlp = nn.Sequential(*mlp_layer)self.spatial_mixing = Partial_conv3(dim,n_div,pconv_fw_type)if inc != dim:  # 在输入和输出不等时添加额外处理一步self.firstConv = Conv(inc, dim, 1)if layer_scale_init_value > 0:self.layer_scale = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True)self.forward = self.forward_layer_scaleelse:self.forward = self.forwarddef forward(self, x):if self.inc != self.dim:x = self.firstConv(x)shortcut = xx = self.spatial_mixing(x)x = shortcut + self.drop_path(self.mlp(x))return xdef forward_layer_scale(self, x):if self.inc != self.dim:x = self.firstConv(x)shortcut = xx = self.spatial_mixing(x)x = shortcut + self.drop_path(self.layer_scale.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.mlp(x))return xclass C2f_FasterBlock(nn.Module):"""Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):"""Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups,expansion."""super().__init__()self.c = int(c2 * e)  # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)self.m = nn.ModuleList(FasterBlock(self.c, self.c) for _ in range(n))def forward(self, x):"""Forward pass through C2f layer."""x = self.cv1(x)x = x.chunk(2, 1)y = list(x)# y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))def forward_split(self, x):"""Forward pass using split() instead of chunk()."""y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))if __name__ == "__main__":# Generating Sample imageimage_size = (1, 64, 240, 240)image = torch.rand(*image_size)# Modelmodel = C2f_FasterBlock(64, 64)out = model(image)print(out.size())

四、 手把手教你添加FasterBlock机制 

4.1 修改一

第一还是建立文件，我们找到如下ultralytics/nn/modules文件夹下建立一个目录名字呢就是'Addmodules'文件夹(用群内的文件的话已经有了无需新建)！然后在其内部建立一个新的py文件将核心代码复制粘贴进去即可。

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4.2 修改二 

第二步我们在该目录下创建一个新的py文件名字为'__init__.py'(用群内的文件的话已经有了无需新建)，然后在其内部导入我们的检测头如下图所示。

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4.3 修改三 

第三步我门中到如下文件'ultralytics/nn/tasks.py'进行导入和注册我们的模块(用群内的文件的话已经有了无需重新导入直接开始第四步即可)！

从今天开始以后的教程就都统一成这个样子了，因为我默认大家用了我群内的文件来进行修改！！

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4.4 修改四 

按照我的添加在parse_model里添加即可。

到此就修改完成了，大家可以复制下面的yaml文件运行。

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五、FasterBlock的yaml文件和运行记录

5.1 FasterBlock的yaml文件

此版本的训练信息：YOLOv10n-C2f-FasterBlock summary: 404 layers, 2231750 parameters, 2231734 gradients, 6.9 GFLOPs

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv10 object detection model. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov10n.yaml' will call yolov10.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024]backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 3, C2f_FasterBlock, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 6, C2f_FasterBlock, [256, True]]- [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 6, C2f_FasterBlock, [512, True]]- [-1, 1, SCDown, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 3, C2f_FasterBlock, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 1, PSA, [1024]] # 10# YOLOv10.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f_FasterBlock, [512]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f_FasterBlock, [256]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f_FasterBlock, [512]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, v10Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

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5.2 训练代码 

大家可以创建一个py文件将我给的代码复制粘贴进去，配置好自己的文件路径即可运行。

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-C2f-FasterBlock.yaml')# model.load('yolov8n.pt') # loading pretrain weightsmodel.train(data=r'替换数据集yaml文件地址',# 如果大家任务是其它的'ultralytics/cfg/default.yaml'找到这里修改task可以改成detect, segment, classify, posecache=False,imgsz=640,epochs=150,single_cls=False,  # 是否是单类别检测batch=4,close_mosaic=10,workers=0,device='0',optimizer='SGD', # using SGD# resume='', # 如过想续训就设置last.pt的地址amp=False,  # 如果出现训练损失为Nan可以关闭ampproject='runs/train',name='exp',)

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5.3 FasterBlock的训练过程截图 

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五、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YOLOv10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，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~

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