yolov5 tscode

Yolov5 TScode是一种基于Yolov5的目标检测器，它在整体网络架构上与常规的单阶段目标检测器并无多大差异。它包含了Backbone、Neck和Head三个组件。骨干网络用于提取输入图像的多尺度特征图，然后通过特征金字塔结构进行深浅层的特征融合。与其他目标检测器不同的是，TScode接收来自中间三个层级输出的特征图，并生成用于分类和定位的解耦特征图。TScode的设计使其可以很容易地集成到大多数流行的检测器中，无论是Anchor-based还是Anchor-free。

在实现TScode时，需要进行一些代码的修改。首先，在val.py的144行加入一行代码，将对应的stride修改为64。这可以通过新增一行代码来实现，如下所示：

stride=64

其次，在common.py文件中，需要添加一些代码来定义SCE和DPE这两个模块。具体的代码如下所示：

class SCE(nn.Module):
    def __init__(self, c1):
        super().__init__()
        self.down = Conv(c1 for x in f])
    if isinstance(args = [list(range(args * 2))] * len(f)
    if m is Segment:
        args = make_divisible(args * gw, 8)

通过以上的修改，就可以实现Yolov5 TScode的目标检测功能了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>