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专栏目录 ：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转

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为了设计快速的神经网络，许多研究专注于减少浮点运算（FLOPs）的数量。然而，减少FLOPs并不总是能相应减少延迟，这是因为运算效率低，即每秒浮点运算数（FLOPS）低。这种低效主要是由于运算符频繁的内存访问，尤其是深度可分离卷积。为了解决这个问题，提出了一个新的部分卷积（PConv），它能更有效地提取空间特征，同时减少冗余的计算和内存访问。基于PConv，进一步提出了FasterNet，这是一个新的神经网络家族，它在各种设备上实现了比其他网络更高的运行速度，同时不会在各种视觉任务上牺牲准确性。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

目录

1. 原理

2. 将PConv添加到YOLOv8代码

2.1 PConv代码实现

2.2 更改init.py文件

2.3 新增yaml文件

2.4 注册模块

2.5 执行程序

3. 完整代码分享

4. GFLOPs

5. 进阶

6. 总结

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1. 原理

论文地址：Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks ——点击即可跳转

官方代码：官方代码仓库——点击即可跳转

PConv (Partial Convolution) 主要原理

PConv（Partial Convolution）是一种新颖的卷积操作，旨在提高神经网络的计算速度和效率。PConv的设计思路是通过减少冗余计算和内存访问来提升浮点运算速度（FLOPS），从而解决深度卷积（Depthwise Convolution, DWConv）中存在的低FLOPS问题。

主要原理

1. 冗余利用：PConv 利用特征图中的冗余。特征图的不同通道之间往往存在高度相似性（如图3所示）。PConv 通过仅对部分输入通道应用常规卷积（Regular Convolution），而对其余通道不进行操作，从而减少了计算量和内存访问。

2. 减少内存访问：DWConv 通常会导致频繁的内存访问，这是导致低FLOPS的主要原因之一。PConv 通过减少对内存的访问，降低了计算延迟。

3. 高效的空间特征提取：PConv 在保留常规卷积提取空间特征能力的同时，减少了冗余计算。相比于常规卷积，PConv 具有更低的FLOPs，而相比于DWConv/GConv，则具有更高的FLOPS。

设计细节

• 部分通道卷积：PConv 在输入特征图的部分通道上应用卷积操作，其他通道保持不变。这种方式既减少了计算量，也降低了内存访问的频率。

• 计算效率优化：通过优化卷积操作的执行，PConv 在减少FLOPs 的同时，能够更好地利用设备的计算能力，从而提高实际运行速度。

应用与性能

基于PConv，作者提出了FasterNet，一种新的神经网络家族，具有较低的延迟和较高的吞吐量。实验结果表明，FasterNet在多种设备上（如GPU、CPU和ARM处理器）都表现出色，能够在不牺牲精度的情况下大幅提高运行速度。

例如，FasterNet-T0在ImageNet-1k上的表现比MobileViT-XXS快2.8倍、3.3倍和2.4倍，同时准确率提高了2.9%。FasterNet-L则在保持与Swin-B相当的准确率（83.5%）的情况下，GPU推理吞吐量提高了36%，CPU计算时间减少了37%。

通过这些优化，PConv和FasterNet展示了在实际应用中提升神经网络计算速度的巨大潜力。

2. 将PConv添加到YOLOv8代码

2.1 PConv代码实现

关键步骤一：将下面代码粘贴到在/ultralytics/ultralytics/nn/modules/conv.py中，并在该文件的__all__中添加“PConv”

class PConv(nn.Module):
    def __init__(self, dim, ouc, n_div=4, forward='split_cat'):
        super().__init__()
        self.dim_conv3 = dim // n_div
        self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3
        self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False)
        self.conv = Conv(dim, ouc, k=1)

        if forward == 'slicing':
            self.forward = self.forward_slicing
        elif forward == 'split_cat':
            self.forward = self.forward_split_cat
        else:
            raise NotImplementedError

    def forward_slicing(self, x):
        # only for inference
        x = x.clone()  # !!! Keep the original input intact for the residual connection later
        x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :])
        x = self.conv(x)
        return x

    def forward_split_cat(self, x):
        # for training/inference
        x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1)
        x1 = self.partial_conv3(x1)
        x = torch.cat((x1, x2), 1)
        x = self.conv(x)
        return x

PConv是一种通过减少计算冗余和内存访问来高效处理图像的技术。下面是 PConv 处理图像的概述：

PConv 的主要流程

部分卷积应用：

• PConv 仅对部分输入通道而非全部输入通道应用常规卷积。这种选择性方法利用了不同通道间特征图中的冗余。

• 该过程将第一个或最后一个连续通道视为计算的代表，从而减少了总体计算负荷。

减少计算冗余：

• 通过仅使用通道子集（表示为总通道中 ( c ) 个通道中的 ( c_p ) 个），与常规卷积相比，PConv 的 FLOP（浮点运算）显著减少。

• 例如，在典型的部分比率 ( r = \frac{c_p}{c} = \frac{1}{4} ) 下，PConv 的 FLOP 仅为常规卷积的 1/16。

内存访问优化：

• PConv 还减少了内存访问。所需内存约为 ( h \times w \times 2c_p )，这仅仅是完整卷积所需内存的一小部分。

• 未卷积的其余通道保持不变，以便在后续层中使用。

与逐点卷积 (PWConv) 结合：

• 为了利用所有通道的信息，PConv 后面是逐点卷积 (PWConv)。这种组合可确保高效利用整个特征图。

• PConv 和 PWConv 组合的有效感受野类似于 T 形卷积，与均匀处理整个块的常规卷积相比，它更关注中心区域。

效率论证：

• 通过使用 Frobenius 范数评估位置重要性来证明 T 形感受野的合理性，这表明中心位置往往更重要。

• 该方法有效地节省了计算资源并保持了特征信息流的完整性。

总之，PConv 通过部分卷积输入通道并将其与 PWConv 相结合以有效利用整个特征图，从而减少了计算和内存开销。

 

2.2 更改init.py文件

关键步骤二：修改modules文件夹下的__init__.py文件，先导入函数

然后在下面的__all__中声明函数

2.3 新增yaml文件

关键步骤三：在 \ultralytics\ultralytics\cfg\models\v8下新建文件 yolov8_PConv.yaml并将下面代码复制进去

# Ultralytics YOLO 🚀, GPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
 
# Parameters
nc: 1  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs
 
# YOLOv8.0n backbone
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, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9
 
# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12
 
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)
 
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)
 
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)
  - [-1, 1, PConv, [1024]]  # 21 (P5/32-large)
 
  - [[15, 18, 22], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

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温馨提示：因为本文只是对yolov8基础上添加模块，如果要对yolov8n/l/m/x进行添加则只需要指定对应的depth_multiple 和 width_multiple。 

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# YOLOv8n
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # layer channel multiple
max_channels: 1024 # max_channels
 
# YOLOv8s
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
max_channels: 1024 # max_channels
 
# YOLOv8l 
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
max_channels: 512 # max_channels
 
# YOLOv8m
depth_multiple: 0.67  # model depth multiple
width_multiple: 0.75  # layer channel multiple
max_channels: 768 # max_channels
 
# YOLOv8x
depth_multiple: 1.33  # model depth multiple
width_multiple: 1.25  # layer channel multiple
max_channels: 512 # max_channels

2.4 注册模块

关键步骤四：在parse_model函数中进行注册，添加PConv,

2.5 执行程序

在train.py中，将model的参数路径设置为yolov8_PConv.yaml的路径

建议大家写绝对路径，确保一定能找到

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
# model = YOLO('yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML
# model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)
 
model = YOLO(r'/projects/ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8_PConv.yaml')  # build from YAML and transfer weights
 
# Train the model
model.train(batch=16)

🚀运行程序，如果出现下面的内容则说明添加成功🚀

3. 完整代码分享

https://pan.baidu.com/s/1hDebfGjMj0k0GQUbRnB7HA?pwd=sen6

提取码: sen6 

4. GFLOPs

关于GFLOPs的计算方式可以查看：百面算法工程师 | 卷积基础知识——Convolution

未改进的YOLOv8nGFLOPs

改进后的GFLOPs

5. 进阶

可以与其他的注意力机制或者损失函数等结合，进一步提升检测效果

6. 总结

PConv (Partial Convolution) 是一种优化神经网络计算效率的方法，通过仅对部分输入通道应用卷积操作来减少计算量和内存访问。具体来说，PConv 在特征图的部分通道上进行常规卷积，而保留其他通道不变，从而减少了计算冗余和内存访问频率。随后，通过点卷积（Pointwise Convolution, PWConv）结合这些部分卷积结果，确保所有特征通道的信息得以有效利用。PConv 这种选择性卷积的设计利用了特征图中不同通道之间的冗余性，显著提升了计算效率和速度，同时保持了特征提取的完整性和精度。