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YOLOv11改进-Conv篇-2024利用Haar小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是 Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样 （改变YOLO传统的Conv 下采样 ）在小波变换中，Haar小波作为一种基本的小波 函数 ，用于将图像数据分解为多个层次的近似和细节信息，这是一种多分辨率的分析方法。我将其用在YOLOv11上其明显降低参数和GFLOPs在 V11n 上使用该机制后参数量为 220W计算量GFLOPs为5.5（轻量化效果十分明显） .

欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

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二、原理介绍

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论文介绍了一种基于 Haar 小波变换的 图像压缩 方法及其压缩图像质量的评估方法。下面是对论文内容的详细分析：

主要内容和方法

1. Haar小波变换的介绍：

  • Haar小波是最简单的小波形式之一，具有易于计算和实现的优点。
  • 文章中应用了二维离散小波变换（2D DWT），将图像信息矩阵分解为细节矩阵和信息矩阵。
  • 重构图像使用这些矩阵和小波变换的信息完成。

2. 图像压缩技术：

  • 压缩技术通过使用Haar小波作为基函数，减少图像文件大小，同时尽可能保持图像质量。
  • 压缩过程包括将图像信息转换为更易于编码的格式，这通常涉及转换、量化和熵编码。

结论： 论文证明了Haar 小波变换 是一种有效的图像压缩工具，尤其适合需要高压缩比而又不希望图像质量下降太多的应用场景。此外，通过对比传统的DCT和最新的小波变换方法，作者指出Haar小波在处理图像边缘和细节方面具有一定的优势，尤其是在压缩高分辨率图像时。

三、核心代码

本节的代码使用方式看章节四！ 

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  3. try:
  4.     from pytorch_wavelets import DWTForward # 按照这个第三方库需要安装pip install pytorch_wavelets==1.3.0
  5.                                             # 如果提示缺少pywt库则安装 pip install PyWavelets
  6. except:
  7.     pass
  9. class Down_wt(nn.Module):
  10.     def __init__(self, in_ch, out_ch):
  11.         super(Down_wt, self).__init__()
  12.         self.wt = DWTForward(J=1, mode='zero', wave='haar')
  13.         self.conv_bn_relu = nn.Sequential(
  14.                                     nn.Conv2d(in_ch*4, out_ch, kernel_size=1, stride=1),
  15.                                     nn.BatchNorm2d(out_ch),
  16.                                     nn.ReLU(inplace=True),
  17.                                     )
  18.     def forward(self, x):
  19.         yL, yH = self.wt(x)
  20.         y_HL = yH[0][:,:,0,::]
  21.         y_LH = yH[0][:,:,1,::]
  22.         y_HH = yH[0][:,:,2,::]
  23.         x = torch.cat([yL, y_HL, y_LH, y_HH], dim=1)
  24.         x = self.conv_bn_relu(x)
  25.         return x
  27. if __name__ == "__main__":
  28.     # Generating Sample image
  29.     image_size = (1, 64, 224, 224)
  30.     image = torch.rand(*image_size)
  32.     # Model
  33.     model = Down_wt(64, 32)
  35.     out = model(image)
  36.     print(out.size())

四、手把手教你添加HWD机制

4.1 修改一

第一还是建立文件，我们找到如下 ultralytics /nn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。

​

​

​

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。

​

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！！

​​

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。

五、HWD的yaml文件和运行记录

PS:注意本文的改进机制需要关闭AMP运行否则会报精度错误！

5.1 HWD的yaml文件1

运行信息： YOLO11-Haar summary: 337 layers, 2,224,187 parameters, 2,224,171 gradients, 5.5 GFLOPs 

  1. # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
  2. # YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
  4. # Parameters
  5. nc: 80 # number of classes
  6. scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'
  7.   # [depth, width, max_channels]
  8.   n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs
  9.   s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs
  10.   m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs
  11.   l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs
  12.   x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs
  14. # YOLO11n backbone
  15. backbone:
  16.   # [from, repeats, module, args]
  17.   - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  18.   - [-1, 1, Down_wt, [128]] # 1-P2/4
  19.   - [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]
  20.   - [-1, 1, Down_wt, [256]] # 3-P3/8
  21.   - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]
  22.   - [-1, 1, Down_wt, [512]] # 5-P4/16
  23.   - [-1, 2, C3k2, [512, True]]
  24.   - [-1, 1, Down_wt, [1024]] # 7-P5/32
  25.   - [-1, 2, C3k2, [1024, True]]
  26.   - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  27.   - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10
  29. # YOLO11n head
  30. head:
  31.   - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  32.   - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  33.   - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13
  35.   - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  36.   - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  37.   - [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)
  39.   - [-1, 1, Down_wt, [256]]
  40.   - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  41.   - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)
  43.   - [-1, 1, Down_wt, [512]]
  44.   - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  45.   - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)
  47.   - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

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。

PS:注意本文的改进机制需要关闭AMP运行否则会报精度错误！ 

  1. import warnings
  2. warnings.filterwarnings('ignore')
  3. from ultralytics import YOLO
  5. if __name__ == '__main__':
  6.     model = YOLO('yolo11-Haar.yaml')
  7.     # 如何切换模型版本, 上面的ymal文件可以改为 yolov11s.yaml就是使用的v11s,
  8.     # 类似某个改进的yaml文件名称为yolov11-XXX.yaml那么如果想使用其它版本就把上面的名称改为yolov11l-XXX.yaml即可（改的是上面YOLO中间的名字不是配置文件的）！
  9.     # model.load('yolov11n.pt') # 是否加载预训练权重,科研不建议大家加载否则很难提升精度
  10.     model.train(data=r"C:\Users\Administrator\PycharmProjects\yolov5-master\yolov5-master\Construction Site Safety.v30-raw-images_latestversion.yolov8\data.yaml",
  11.                 # 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, pose
  12.                 cache=False,
  13.                 imgsz=640,
  14.                 epochs=100,
  15.                 single_cls=False,  # 是否是单类别检测
  16.                 batch=4,
  17.                 close_mosaic=0,
  18.                 workers=0,
  19.                 device='0',
  20.                 optimizer='SGD', # using SGD 优化器 默认为auto建议大家使用固定的.
  21.                 # resume=, # 续训的话这里填写True, yaml文件的地方改为lats.pt的地址,需要注意的是如果你设置训练200轮次模型训练了200轮次是没有办法进行续训的.
  22.                 amp=False,  # 如果出现训练损失为Nan可以关闭amp
  23.                 project='runs/train',
  24.                 name='exp',
  25.                 )

5.3 HWD的训练过程截图

PS:注意本文的改进机制需要关闭AMP运行否则会报精度错误！

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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YOLOv11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~