class SPPF(nn.Module): # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher def __init__(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13)) super().__init__() c_ = c1 // 2 # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1) self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2) def forward(self, x): x = self.cv1(x) with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter('ignore') # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning y1 = self.m(x) y2 = self.m(y1) return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))这些代码什么意思
时间: 2023-11-29 18:05:42 浏览: 148
这段代码实现了一个SPPF层,用于YOLOv5的目标检测网络。SPPF层是一种空间金字塔池化层,可以在不同尺度上汇聚特征信息,使得网络可以对不同大小的目标进行检测。
具体来说,这个SPPF层的输入是一个大小为(c1, H, W)的特征图,其中c1是输入通道数,H和W是高度和宽度。这个SPPF层首先使用一个1x1的卷积核将输入通道数减半,得到一个大小为(c1/2, H, W)的特征图。然后,对于不同的尺度k,使用最大池化操作在输入特征图上提取池化特征,得到四个不同尺度的特征图,分别为输入特征图、k/2尺度池化特征图、k尺度池化特征图和2k尺度池化特征图。最后将这四个特征图在通道维度上拼接起来,并使用一个1x1的卷积核将通道数变为c2,得到一个大小为(c2, H, W)的特征图作为输出。
在代码实现中,Conv是一个卷积层的封装,MaxPool2d是一个最大池化层的封装,torch.cat是一个在指定维度上拼接张量的函数。注意到在forward函数中,使用了warnings.catch_warnings来忽略torch 1.9.0版本中max_pool2d()函数的警告。
相关问题
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license # YOLOv8-seg instance segmentation model. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/segment # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-seg.yaml' will call yolov8-seg.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] n: [0.33, 0.25, 1024] s: [0.33, 0.50, 1024] m: [0.67, 0.75, 768] l: [1.00, 1.00, 512] x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8.0n backbone backbone: # [from, repeats, module, args] - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 - [-1, 3, C2f, [128, True]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 6, C2f, [256, True]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 6, C2f, [512, True]] - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32 - [-1, 3, C2f, [1024, True]] - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9 # YOLOv8.0n head head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 12 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5 - [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large) - [[15, 18, 21], 1, Segment, [nc, 32, 256]] # Segment(P3, P4, P5) 如何修改 上述的yolov8-seg.yaml 模型文件,已达到增加小目标检测层
在 yolov8-seg.yaml 模型文件中,可以通过增加卷积层、调整 anchor 大小和数量、增加特征融合模块等方式,来增加小目标检测层。以下是一些示例,供参考:
1. 增加卷积层:在 backbone 部分增加卷积层,以提高网络对小目标的感知能力。例如,在第 5 层后添加一个卷积层,如下所示:
```yaml
backbone:
- [-1, 6, C2f, [512, True]] # 5-P4/16
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]] # add a convolutional layer
- [-1, 3, C2f, [512, True]]
```
2. 调整 anchor 大小和数量:在 head 部分调整 anchor 的大小和数量,以更好地适应小目标。例如,可以增加更小的 anchor,如下所示:
```yaml
head:
- [[15, 18, 21], 1, YOLOv3Head, [nc, 3, [10, 13, 16, 30, 33, 23], 32, 512]]
```
其中,`[10, 13, 16, 30, 33, 23]` 是 anchor 的大小列表,可以根据实际情况进行调整。
3. 增加特征融合模块:在 head 部分增加特征融合模块,以获得更好的多尺度特征。例如,可以在第 12 层后增加一个特征融合模块,如下所示:
```yaml
head:
- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # 12
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]] # add a convolutional layer
```
需要注意的是,以上只是一些示例,具体的修改方式和参数设置,需要根据具体的场景和需求进行调整和优化。同时,也需要进行适当的调参和验证,以确保模型的性能和效果得到有效提升。
Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from 'D:\\yolov5-5.0\\yolov5-5.0\\models\\common.py'>
这个错误信息意味着在给定的路径下的'common.py'文件中无法找到名为'SPPF'的属性。要解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 确保你的代码和模型版本匹配。如果你使用的是最新版本的YOLOv5代码,那么你可能需要更新你的模型,确保使用的是与代码兼容的版本。
2. 检查你的代码中是否正确导入了所需的类和模块。确保在你的代码中引入了正确的模块和类,如'SPPF'。
3. 如果你的代码和模型是从其他地方获取的,比如GitHub上的某个项目,那么你可以尝试查看该项目的文档或讨论区,看看其他人是否遇到了类似的问题,并且是否有解决方法可供参考。
综上所述,要解决这个错误,你需要检查代码和模型的版本兼容性,确保正确导入所需的类和模块,并查阅相关资源以获取更多解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [运行YOLOv5出现报错找不到SPPF错误,进行解决AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on <module ...](https://blog.csdn.net/m0_50004939/article/details/126739291)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on <module ‘models.common‘ from ‘H:\\yolov5-5.0\\...](https://blog.csdn.net/weixin_50920579/article/details/121307820)[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: 33.333333333333336%"]
- *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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
阅读全文