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

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

AttributeError: Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from 'E:\\研究生\\研二上\\pytorch\\YOLO\\yolov5-5.0\\models\\common.py'>

这个错误是由于在模块'models.common'中找不到属性'SPPF'导致的。根据引用和引用的内容，解决这个问题的方法是在'common.py'文件中重新加入缺失的代码段。具体做法是在文件顶端添加以下语句来调用所需的属性：

import warnings
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))

请按照上述方法进行操作，即可解决问题。

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%"]
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