class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思
时间: 2023-06-27 15:04:32 浏览: 114
这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类,用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时,会根据模型的超参数定义不同的损失函数,包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑处理,以及为不同的特征层定义了不同的权重平衡。在计算损失时,会用到模型的输出以及一些超参数,最终返回损失值。
相关问题
def __init__(self, num_classes=751, reid=False):
`def __init__(self, num_classes=751, reid=False)` 是Python中定义类的构造函数的语法。构造函数在创建类的实例时被调用,用于初始化对象的属性。
在这个例子中,构造函数有两个参数:`num_classes`和`reid`。`num_classes`是一个可选参数,默认值为751。它用于指定类的实例中的类别数量。`reid`是另一个可选参数,默认值为False。它用于指定是否进行人物识别(reid)。
构造函数的作用是在创建类的实例时,为实例的属性赋予初始值。在这个例子中,构造函数可以用来初始化类的实例的`num_classes`和`reid`属性。
如果你创建一个类的实例,可以通过传递参数来自定义`num_classes`和`reid`的值,或者使用默认值。
例如:
```
# 创建一个类的实例,使用默认值
obj = MyClass()
# 创建一个类的实例,自定义num_classes和reid的值
obj2 = MyClass(num_classes=500, reid=True)
```
这样,`obj`的`num_classes`属性将被初始化为751,`reid`属性将被初始化为False;而`obj2`的`num_classes`属性将被初始化为500,`reid`属性将被初始化为True。
forecast_time_obj_week = forecast_time_obj.weekday() # 判断预测的值是否周末 if forecast_time_obj_week == 6: # 判断是否是周日,0代表周一,6代表周日 pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)] else: pre_true_24hour = pre_true 代码优化
可以将判断周末的部分代码进行简化,如下所示:
```
if forecast_time_obj.weekday() == 6: # 判断是否是周日,0代表周一,6代表周日
pre_true_24hour = dataset_history[(week_list[-1] - 95): (week_list[-1] + 1)]
else:
pre_true_24hour = pre_true
```
这样可以省去中间变量`forecast_time_obj_week`的定义,使代码更加简洁。另外,如果`week_list`是一个变量,可以对其进行判断是否为空,以避免出现`IndexError`的情况。
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