Yolov8-pose关键点检测：backbone改进 | 微软新作StarNet：超强轻量级Backbone | CVPR 2024

### YOLOv5n 特征融合改进方法 #### RepGFPN 特征金字塔网络 RepGFPN 是一种最新的特征融合技术，旨在解决多尺度目标检测中的挑战。通过引入更高效的跨层连接方式，该结构能够更好地捕捉不同层次的语义信息并增强低级特征图的质量[^1]。 ```python class RepGFPN(nn.Module): def __init__(self, in_channels_list, out_channel=256): super(RepGFPN, self).__init__() # 定义上采样操作和其他必要的组件 def forward(self, inputs): # 实现前向传播逻辑 pass ``` #### 动态卷积模块 ODConv ODConv（Object Detection Convolution）是一种自适应调整感受野大小的方法，在保持计算复杂度不变的情况下提高了模型对不同类型物体尺寸变化的鲁棒性。这种机制允许每个位置上的滤波器权重根据输入数据动态改变，从而实现更加灵活有效的特征提取过程[^2]。 ```python import torch.nn.functional as F def odconv(input_tensor, kernel_size=(3, 3), stride=1, padding=1): batch_size, channels, height, width = input_tensor.size() # 计算偏移量和掩码矩阵 offset_mask = ... output = F.deform_conv2d( input=input_tensor, offset=offset_mask[:, :kernel_size[0]*kernel_size[1], :, :], weight=..., bias=None, stride=stride, padding=padding ) return output ``` #### 星辰网络 StarNet 和 CAA 模块 StarNet 结合了二次融合策略与 CVPR2024 中提出的先进算法，不仅提升了基础架构性能还增加了新的特性支持。CAA (Context-Aware Attention) 则专注于挖掘局部区域内像素间的关系模式，有助于改善细粒度视觉任务的表现效果[^3]。 ```python from torchvision import models class StarNetWithCAA(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super().__init__() backbone = models.resnet50(pretrained=pretrained) layers = list(backbone.children())[:-2] self.backbone = nn.Sequential(*layers) # 添加 CAA 层 self.caa_layer = ContextAwareAttention() def forward(self, x): features = self.backbone(x) attended_features = self.caa_layer(features) return attended_features ```