def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # 标签的数量 self.no = nc + 5 # 计算输出层的节点数 self.nl = len(anchors) #检测层数 self.na = len(anchors[0]) // 2 #检测层的锚点数量 self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv

这段代码是 YOLOv5 目标检测模型中的一个子模块——`Detect`，用于提取特征图中的目标检测信息。其中，`nc` 表示标签的数量，`anchors` 是一个元组，表示不同检测层的锚点信息，`ch` 是一个元组，表示输入特征图的通道数。在模块初始化时，该代码会计算出每个检测层的锚点数量（`self.na`）和检测层数（`self.nl`），并将锚点信息转换为 PyTorch 的 `Tensor` 格式（`a`）。此外，该代码还会构造一个 `ModuleList` 对象 `self.m`，其中包含了多个 `nn.Conv2d` 模块，用于对输入特征图进行卷积操作，提取目标检测信息。最终，该模块会输出一个包含目标检测信息的张量，用于后续的目标检测任务。

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class Model(nn.Module): def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().__init__() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name

这是一段 PyTorch 的代码，定义了一个名为 Model 的类，继承自 nn.Module。该类的初始化函数有四个参数，分别是 cfg、ch、nc 和 anchors。其中：

- cfg：表示模型的配置文件，可以是一个字典或者是一个 YAML 文件路径；
- ch：表示输入图像的通道数；
- nc：表示类别数量；
- anchors：表示锚点框信息。

在初始化函数中，首先调用父类的初始化函数，然后判断 cfg 参数的类型，如果是一个字典，则直接将其赋值给 self.yaml；否则，将其解析为一个 YAML 文件。

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build export = False # onnx export #初始化模型的各个属性，并构建模型的卷积层 def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # 标签的数量 self.no = nc + 5 # 计算输出层的节点数 self.nl = len(anchors) #检测层数 self.na = len(anchors[0]) // 2 #每个检测层的锚点数量 self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

这段代码定义了 YOLOv5 目标检测模型中的一个子模块——`Detect`。`Detect` 继承了 PyTorch 中的 `nn.Module` 类，并定义了一些属性，如 `stride`、`export` 以及 `nc`、`no`、`nl`、`na`、`grid`、`anchors`、`anchor_grid` 和 `m`。其中，`nc` 表示标签的数量，`anchors` 是一个元组，表示不同检测层的锚点信息，`ch` 表示输入特征图的通道数。在模块初始化时，该代码会计算出每个检测层的锚点数量（`self.na`）和检测层数（`self.nl`），并将锚点信息转换为 PyTorch 的 `Tensor` 格式（`a`）。此外，该代码还会构造一个 `ModuleList` 对象 `self.m`，其中包含了多个 `nn.Conv2d` 模块，用于对输入特征图进行卷积操作，提取目标检测信息。最终，该模块会输出一个包含目标检测信息的张量，用于后续的目标检测任务。