anchors、backbone、head
时间: 2023-04-08 10:03:43 浏览: 50
这是关于深度学习模型的组成部分的问题,我可以回答。Anchors是目标检测中用于生成候选框的参考点,Backbone是深度学习模型中用于提取特征的主干网络,Head是模型中用于预测目标类别和位置的部分。
相关问题
yolov5yaml文件解读
YAML文件是YOLOv5中使用的配置文件,它定义了模型的架构、超参数、数据路径等信息。下面是一个示例文件:
```
# parameters
nc: 80
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.50
# anchors
anchors:
- [10, 13, 16, 30, 33, 23]
- [30, 61, 62, 45, 59, 119]
- [116, 90, 156, 198, 373, 326]
# backbone
backbone:
...
# neck
neck:
...
# head
head:
...
# loss
loss:
...
# augmentation
augment:
...
# train
train:
...
# val
val:
...
```
其中,`nc`表示要检测的目标类别数,`depth_multiple`和`width_multiple`是对模型深度和宽度的缩放系数。`anchors`定义了用于检测的anchor boxes的大小和比例。
`backbone`、`neck`和`head`分别定义了YOLOv5模型的主要组成部分。`loss`定义了训练过程中使用的损失函数,`augment`定义了数据增强的方式。`train`和`val`分别定义了训练和验证数据集的路径、批处理大小、学习率等参数。
yolov7使用自适应锚框,应如何修改代码
在 YOLOv7 中使用自适应锚框需要修改 `models/yolo.py` 中的 `__init__` 函数以及 `forward` 函数。
首先,在 `__init__` 函数中,我们需要将传入的锚框大小作为一个参数,并根据这个参数计算出每个检测层的锚框大小。代码如下:
```python
class YOLOv7(nn.Module):
def __init__(self,
n_classes=80,
img_size=640,
n_channels=3,
anchors=((10, 13), (16, 30), (33, 23), (30, 61), (62, 45), (59, 119), (116, 90), (156, 198), (373, 326)),
anchor_ratios=((0.65, 1.0, 1.54), (0.65, 1.0, 1.54), (0.65, 1.0, 1.54)),
strides=(8, 16, 32),
freeze_layers=False,
anchor_sizes=None): # 添加 anchor_sizes 参数
super(YOLOv7, self).__init__()
self.n_classes = n_classes
self.n_channels = n_channels
self.anchors = anchors
self.anchor_ratios = anchor_ratios
self.strides = strides
self.freeze_layers = freeze_layers
self.n_anchors = len(anchors) // len(strides)
self.anchor_sizes = anchor_sizes or [64, 128, 256] # 根据输入的锚框大小计算每个检测层的锚框大小
self.backbone, out_channels = self._build_backbone(n_channels, img_size)
self.neck = YOLOv7Neck(out_channels, self.anchor_sizes, anchor_ratios, self.n_anchors)
self.head = YOLOv7Head(self.n_classes, self.n_anchors)
self._init_weights()
# ...
```
接下来,在 `forward` 函数中,我们需要将每个检测层的锚框大小传递给 `self.head` 的 `forward` 函数,并在 `self.head` 中根据这些锚框大小计算出预测框。代码如下:
```python
class YOLOv7(nn.Module):
# ...
def forward(self, x):
x = self.backbone(x)
x = self.neck(x)
outputs = []
for i in range(len(x)):
anchor_sizes = self.anchor_sizes[i] # 获取当前检测层的锚框大小
outputs.append(self.head(x[i], anchor_sizes)) # 传递锚框大小给 head.forward()
if self.training:
return outputs
else:
return torch.cat(outputs, 1)
# ...
```
这样就完成了 YOLOv7 中自适应锚框的修改。