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1 Res2Net

2 YOLOv5中添加Res2Net block

2.1 common.py配置

2.2 yolo.py配置

2.3.3 创建添加Res2Net block模块的YOLOv5的yaml配置文件 

1 Res2Net

关于代表性计算机视觉任务的进一步消融研究和实验结果，即目标检测，类激活 mapping和显著目标检测，进一步验证了Res2Net相对于现有技术的基线方法的优越性。

面向视觉任务的多尺度表示对于目标检测、语义分割和显著目标检测任务具有重大意义。通过CNN新模块Res2Net，能够实现与比以往优秀的基于CNN backbone 的模型（如ResNet，ResNeXt和DLA）更好的性能表现。

Res2Net：计算负载不增加，特征提取能力更强大

在多个尺度上表示特征对于许多视觉任务非常重要。卷积神经网络（CNN） backbone 的最新进展不断展示出更强的多尺度表示能力，从而在广泛的应用中实现一致的性能提升。然而，大多数现有方法以分层方式（layer-wise）表示多尺度特征。

在本文中，研究人员在一个单个残差块内构造分层的残差类连接，为CNN提出了一种新的构建模块，即Res2Net——以更细粒度（granular level）表示多尺度特征，并增加每个网络层的感受野（receptive fields）范围。

上图中，左侧为CNN网络架构的基本构成，右侧为本文新提出的Res2Net模块。新模块具备更强的多规模特征提取能力，但计算负载量与左侧架构类似。具体而言，新模块用一个较小的3×3过滤器取代了过滤器组，同时可以将不同的过滤器组以层级残差式风格连接。模块内部的连接形式与残差网络（ResNet）类似，故命名为Res2Net。

本文所提出的Res2Net模块可以融合到最先进的backbone CNN模型中，例如ResNet，ResNeXt和DLA。研究人员在所有这些模型上评估 Res2Net 模块，并在广泛使用的数据集（例如CIFAR-100和ImageNet）上展示相对于基线模型的一致性能提升。

由于单独的Res2Net模块对于整体网络结构没有特定的要求，Res2Net模块的多尺度表示能力也和CNN的分层特征聚合模型彼此独立，所以可以很容易地将Res2Net模块集成到现有的其他优秀CNN模型中。比如ResNet，ResNeXt 和DLA 等。Res2Net结构简单，性能优秀，可以进一步探索CNN在更细粒度级别的多尺度表示能力。 Res2Net揭示了一个新的维度，即“尺度”（Scale），除了深度，宽度和基数的现有维度之外，“规模”是一个必不可少的更有效的因素。

Res2Net模块可以很容易地与现有的最新模块整合。对CIFAR100和ImageNet基准测试的图像分类结果表明，使用Res2Net模块的网络始终在与对手的竞争中表现出更优秀的性能，这些对手包括ResNet，ResNeXt，DLA等。Res2Net性能上的优越性已经在几个具有代表性的计算机视觉任务体现出来，包括类激活映射，对象检测和显着对象检测等。多尺度表示对于未来开拓更广泛的应用领域至关重要。

2 YOLOv5中添加Res2Net block

2.1 common.py配置

在yolov5-6.1/models/common.py文件中增加以下模块，直接复制即可。

class Bottle2neck(nn.Module):expansion = 1def __init__(self, inplanes, planes, shortcut, baseWidth=26, scale = 4):""" ConstructorArgs:inplanes: input channel dimensionalityplanes: output channel dimensionalitybaseWidth: basic width of conv3x3scale: number of scale."""super(Bottle2neck, self).__init__()width = int(math.floor(planes * (baseWidth/64.0)))self.conv1 = Conv(inplanes, width*scale, k=1)if scale == 1:self.nums = 1else:self.nums = scale -1convs = []for i in range(self.nums):convs.append(Conv(width, width, k=3))self.convs = nn.ModuleList(convs)self.conv3 = Conv(width*scale, planes * self.expansion, k=1, act=False)self.silu = nn.SiLU(inplace=True)self.scale = scaleself.width  = widthself.shortcut = shortcutdef forward(self, x):print(1)if self.shortcut:residual = xout = self.conv1(x)spx = torch.split(out, self.width, 1)for i in range(self.nums):if i==0:sp = spx[i]else:sp = sp + spx[i]sp = self.convs[i](sp)if i==0:out = spelse:out = torch.cat((out, sp), 1)if self.scale != 1:out = torch.cat((out, spx[self.nums]),1)out = self.conv3(out)if self.shortcut:out += residualout = self.silu(out)return outclass C3_Res2Block(C3):# CSP Bottleneck with 3 convolutionsdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)c_ = int(c2 * e)  # hidden channelsself.m = nn.Sequential(*(Bottle2neck(c_, c_, shortcut) for _ in range(n)))

2.2 yolo.py配置

然后找到yolov5-6.1/models//yolo.py文件下里的parse_model函数，将类名加入进去，如下所示。

2.3.3 创建添加Res2Net block模块的YOLOv5的yaml配置文件 

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.33  # model depth multiple
width_multiple: 1.25  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3_Res2Block, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3_Res2Block, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3_Res2Block, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3_Res2Block, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3_Res2Block, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3_Res2Block, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3_Res2Block, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3_Res2Block, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]