了解 YOLOV5 中的 Focus 模块吗？
原创了解 YOLOV5 中的 Focus 模块吗？
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代码小李
发布于 2025-01-23 09:23:22
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YOLOv5 中的 Focus 模块
在 YOLOv5 中，Focus 模块是一个非常重要的组件，用于提高模型对小目标的检测能力。Focus 模块的主要作用是通过切片操作将输入图像的空间分辨率降低，同时增加通道数，从而保留更多的空间信息。
Focus 模块的工作原理
- 输入图像：假设输入图像的尺寸为 H×W×C。
- 切片操作：将输入图像切分成多个小块，每个小块的尺寸为 H2×W2。
- 重组通道：将这些小块重新排列并拼接成一个新的特征图，新的特征图的尺寸为 H2×W2×(4C)。
具体来说，Focus 模块通过以下步骤实现：
- 切片：将输入图像按 2x2 的网格切分，得到 4 个子图像。
- 重组：将这 4 个子图像在通道维度上拼接起来，形成一个新的特征图。
代码实现
以下是 Focus 模块的 PyTorch 实现：
import torch
import torch.nn as nn
class Focus(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):
super(Focus, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1 * 4, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = nn.LeakyReLU(0.1) if act else nn.Identity()
def forward(self, x):
# 将输入图像按 2x2 的网格切分
return self.act(self.bn(self.conv(self._slice(x))))
def _slice(self, x):
# 切片操作
return torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)
def autopad(k, p=None): # kernel, padding
# 自动计算 padding
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-pad
return p优点
- 保留空间信息：通过切片和重组操作，Focus 模块能够在降低空间分辨率的同时保留更多的空间信息，有助于提高对小目标的检测能力。
- 减少计算量：相比直接使用卷积操作，Focus 模块通过切片操作减少了计算量，提高了模型的效率。
- 增强特征提取：通过增加通道数，Focus 模块能够更好地捕捉输入图像的多尺度特征，增强了模型的特征提取能力。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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