(CVPR2025)DEIM改进HGNetv2的特征融合模块--引入不同注意力机制模块+Vscode调试技巧

文章学习来源于：

CVPR2025-DEIM|新一代目标检测SOTA|基础课程八-改进HGNetV2中的特征聚合_哔哩哔哩_bilibili

感谢作者！！！

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一，将注意力机制模块添加进项目

新建文件格式如上：几个模块的代码在网上就可以找到。

二，对hgnetv2.py文件class HG_Block函数进行修改

添加一：

在__init__里面添加agg=‘se’

添加二：

对这一块代码进行修改：

原来代码是：

 if agg == 'se':aggregation_squeeze_conv = ConvBNAct(total_chs,out_chs // 2,kernel_size=1,stride=1,use_lab=use_lab,)aggregation_excitation_conv = ConvBNAct(out_chs // 2,out_chs,kernel_size=1,stride=1,use_lab=use_lab,)self.aggregation = nn.Sequential(aggregation_squeeze_conv,aggregation_excitation_conv,)else:aggregation_conv = ConvBNAct(total_chs,out_chs,kernel_size=1,stride=1,use_lab=use_lab,)att = EseModule(out_chs)self.aggregation = nn.Sequential(aggregation_conv,att,)

修改后的代码是：
 

       if agg == 'se':#SE注意力机制aggregation_squeeze_conv = ConvBNAct(total_chs,out_chs // 2,kernel_size=1,stride=1,use_lab=use_lab,)aggregation_excitation_conv = ConvBNAct(out_chs // 2,out_chs,kernel_size=1,stride=1,use_lab=use_lab,)self.aggregation = nn.Sequential(aggregation_squeeze_conv,aggregation_excitation_conv,)elif agg=='ese':aggregation_conv = ConvBNAct(total_chs,out_chs,kernel_size=1,stride=1,use_lab=use_lab,)att = EseModule(out_chs)self.aggregation = nn.Sequential(aggregation_conv,att,)elif agg == 'ema':aggregation_conv = ConvBNAct(total_chs,out_chs,kernel_size=1,stride=1,use_lab=use_lab,)att = EMA(out_chs)self.aggregation = nn.Sequential(aggregation_conv,att,)elif agg == 'SiMAM':aggregation_conv = ConvBNAct(total_chs,out_chs,kernel_size=1,stride=1,use_lab=use_lab,)att = SimAM()self.aggregation = nn.Sequential(aggregation_conv,att,)else:raise 'agg ...'

三，对配置文件进行修改

我们需要对之前的配置文件deim_hgnetv2_s_coco_mask.yml进行修改（如果是小白还没配置的，不熟悉之前的请看我的另一篇文章：（CVPR2025）DEIM模型训练自己的数据集教程（基于Pycharm）-CSDN博客
希望给个一键三连哈哈哈^_^
）

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添加：

HGNetv2:agg: ese#这里选择你想要的模块

然后就大功告成啦、
 

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四，接下来，我还学习了怎么在vscode进行程序的调试

VSCode调试多卡PyTorch程序：launch.json配置教程-CSDN博客

首先，打开这个vsode自带的文件：
 

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接着，修改/添加代码

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对于第一处的修改，你需要在终端输入

pip show torch

去获取：torch的路径
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然后在路径后面加上/torch/distributed/run.py
形成完整的路径：

" C:/Users/LYJ/AppData/Roaming/Python/Python311/site-packages/torch/distributed/run.py"

对于第二处的修改：

直接把代码增加进去

对于第三处修改：

也就是调试时要执行的命令

 "args": "--master_port=7777 --nproc_per_node=1 train.py -c F:/DEIM/configs/deim_dfine/deim_hgnetv2_s_coco_mask.yml --seed=0"
#这是我的

配置完后，我们对要调试的地方打断点，点击以下两处就可以进行调试了。

PS：小提示

（1）在安装torch时，有时用清华源进行加速，他可能会给你安装cpu版本的，要小心

（2）如果遇到以下报错：就是没有读写权限，建议用管理员方式打开终端进行安装

EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment.environment location: D:\anaconda3\envs\deim

好啦好啦，先这样吧，主包又遇到bug了，哭死......
 

麻烦给主包点赞鼓励哦，嘻嘻(#^.^#)