yolov5-5.0如何把SPP改为SPPF

对于YOLOv5的SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块，你可以通过修改YOLOv5代码来将其改为SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fusion）模块。下面是一些修改的步骤：

1. 首先，你需要找到YOLOv5中的`models/yolo.py`文件。

2. 在该文件中，你可以找到`class SPP`的定义，它表示SPP模块。你需要将其改为`class SPPF`。

3. 接下来，在`class SPPF`中添加一个新的方法`forward_fusion(self, x)`，用于实现SPPF模块的前向传播。

4. 在`forward_fusion(self, x)`方法中，你可以按照SPPF的定义来实现特征融合操作，例如使用特征金字塔池化（Feature Pyramid Pooling）。

5. 最后，在`forward(self, x)`方法中，将SPP模块的调用替换为SPPF模块的调用，即将`self.spp(x)`改为`self.sppf(x)`。

完成以上步骤后，你就成功将YOLOv5中的SPP模块改为SPPF模块了。记得根据你的具体需求来实现特征融合操作，并确保修改后的代码能够正确运行。

相关问题

Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from 'E:\\tudui_learnlearn\\yolov5-5.0\\models\\common.py'>

报错信息中的"Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from 'E:\\tudui_learnlearn\\yolov5-5.0\\models\\common.py'>" 表示在模块"models.common"中无法获取属性"SPPF"。

解决此问题的方法是在common.py文件的class SPP上方添加一个名为class SPPF的类。具体操作如下：
1. 打开common.py文件。
2. 找到class SPP的位置，大概在文件的160行左右。
3. 在class SPP上方添加以下代码：

   class SPPF():

       def __init__(self):
           ...

注意：在添加代码之前，请确保已导入warnings包，即在文件开头添加`import warnings`。

添加完class SPPF类之后，保存文件并重新运行程序，应该就能解决报错了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov5-5.0 解决报错：AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common](https://blog.csdn.net/m0_62949566/article/details/127465740)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [yolov5-v0.3模型.zip](https://download.csdn.net/download/peach_orange/12717589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov4-tiny中加spp

在yolov4-tiny中加入SPP（Spatial Pyramid Pooling）可以提高模型的准确率。SPP是一种用于处理不同尺度目标的网络结构，它通过在不同尺度上进行池化操作，将不同尺度的特征融合在一起，从而提取更全局和更丰富的特征。

在yolov4-tiny中加入SPP的具体步骤如下：

1. 在yolov4-tiny的网络结构中添加SPP层。SPP层的作用是在不同尺度上进行池化操作，并将池化后的特征拼接在一起。

2. 在yolov4-tiny的网络结构中添加SPP层后，需要对SPP层的参数进行设置。具体的参数设置可以参考引用中的网络结构配置文件。

3. 在训练过程中，需要使用预训练的权重来初始化模型。可以使用引用中提供的yolov4 Tiny版本的预训练权重。

下面是一个示例代码，演示了如何在yolov4-tiny中加入SPP：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义SPP层
class SPP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SPP, self).__init__()
        self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=5, stride=1, padding=0)
        self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=9, stride=1, padding=0)
        self.maxpool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=13, stride=1, padding=0)

    def forward(self, x):
        out1 = self.maxpool1(x)
        out2 = self.maxpool2(x)
        out3 = self.maxpool3(x)
        out = torch.cat((x, out1, out2, out3), dim=1)
        return out

# 定义yolov4-tiny网络结构
class YOLOv4Tiny(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YOLOv4Tiny, self).__init__()
        # 添加SPP层
        self.spp = SPP()
        # 其他网络层的定义...

    def forward(self, x):
        # 前向传播过程...
        return out

# 加载预训练权重
model = YOLOv4Tiny()
model.load_state_dict(torch.load('yolov4-tiny.weights'))

# 使用模型进行推理...