[ -1, 1, conv_bn_hswish, [ 16, 2 ] ], # 0-p1/2 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 16, 16, 3, 2, 1, 0 ] ], # 1-p2/4 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24, 72, 3, 2, 0, 0 ] ], # 2-p3/8 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24, 88, 3, 1, 0, 0 ] ], # 3-p3/8 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 96, 5, 2, 1, 1 ] ], # 4-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ], # 5-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ], # 6-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 120, 5, 1, 1, 1 ] ], # 7-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 144, 5, 1, 1, 1 ] ], # 8-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 288, 5, 2, 1, 1 ] ], # 9-p5/32 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ], # 10-p5/32 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ],

这个列表是一个神经网络的结构描述，其中包括多个MobileNet基本块。每个元素代表一层，具体包括以下信息：

- `-1`：这个数字表示残差连接的来源。在这种情况下，-1表示从前一个层连接。
- `1`：这个数字表示残差连接的目的地。在这种情况下，1表示到当前层。
- `conv_bn_hswish`或`MobileNet_Block`：这个字符串表示当前层的类型，即卷积+BN+HS激活函数或MobileNet基本块。
- `[16, 2]`或`[16, 16, 3, 2, 1, 0]`：这个列表包括当前层的超参数，即输出通道数、卷积核大小、步幅大小、填充大小和激活函数类型。

因此，这个列表表示一个神经网络的结构，包括1个卷积+BN+HS激活函数层、9个MobileNet基本块层，其中包括不同的超参数。这些层将输入张量转换为不同的分辨率和通道数。

相关问题

[ -1, 1, conv_bn_hswish, [ 16, 2 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 16, 16, 3, 2, 1, 0 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24, 72, 3, 2, 0, 0 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24, 88, 3, 1, 0, 0 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 96, 5, 2, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 120, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 144, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 288, 5, 2, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ]

这个列表是一个神经网络的结构描述，包括多个MobileNet基本块。每个元素代表一层，具体包括以下信息：

- `-1`：这个数字表示残差连接的来源。在这种情况下，-1表示从前一个层连接。
- `1`：这个数字表示残差连接的目的地。在这种情况下，1表示到当前层。
- `conv_bn_hswish`或`MobileNet_Block`：这个字符串表示当前层的类型，即卷积+BN+HS激活函数或MobileNet基本块。
- `[16, 2]`或`[16, 16, 3, 2, 1, 0]`：这个列表包括当前层的超参数，即输出通道数、卷积核大小、步幅大小、填充大小和激活函数类型。

因此，这个列表表示一个神经网络的结构，包括1个卷积+BN+HS激活函数层、11个MobileNet基本块层，其中包括不同的超参数。这些层将输入张量转换为不同的分辨率和通道数。

Can't get attribute 'conv_bn_hswish' on <module 'models.common' from 'E:\\yolo\\yolov5-m\\models\\common.py'>

这个错误提示意味着在models.common模块中找不到名为'conv_bn_hswish'的属性或方法。这可能是因为你的代码中没有导入或定义'conv_bn_hswish'，或者'conv_bn_hswish'的命名存在错误。你可以检查一下代码中是否有正确的导入语句或者是否正确地定义了'conv_bn_hswish'这个名称的属性或方法。如果没有，你需要在你的代码中进行适当的更改，以确保模块中包含所需的属性或方法。另外，你也可以尝试重新安装models.common模块来解决这个问题。

--相关问题--: