anchor_grid

`anchor_grid` 是 `Detect` 模块中的一个属性，它是一个 `Tensor` 对象，用于存储锚点信息。在 `Detect` 模块初始化时，该属性会从 `anchors` 属性中复制得到，经过一定的变换后得到 `anchor_grid`。具体而言，`anchor_grid` 的形状为 `(nl, 1, na, 1, 1, 2)`，其中 `nl` 表示检测层数，`na` 表示每个检测层的锚点数量，`2` 表示每个锚点由两个坐标值表示。这个 `Tensor` 对象中的每个元素都是一个锚点的坐标值，用于后续的目标检测任务中计算预测框的位置。

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这段代码是什么意思def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia <https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953> xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数。具体来说，它包含了对输入数据进行卷积操作，然后将其转换为指定大小的网格，对网格上的每个cell进行预测，得到一个张量y，最终将y展平并拼接成一个输出张量z返回。其中，x是输入张量，nl表示网络层数，na表示每个cell预测的bbox数量，no表示每个bbox的属性数量（如中心坐标、宽高等），bs是batch size，ny和nx是图片的高和宽，grid和anchor_grid是网格坐标和anchor box，stride是步长，inplace表示是否原地操作，contiguous表示是否连续内存，sigmoid表示对输出进行sigmoid激活。

self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl #存储锚点信息 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)

这段代码是 `Detect` 模块的初始化方法，其中 `grid`、`anchors`、`anchor_grid` 和 `m` 都是该模块的属性。这些属性都是在初始化时计算和赋值的。

首先，将 `grid` 初始化为一个长度为 `nl` 的列表，每个元素都是一个形状为 `(1,1)` 的 `Tensor`，用于存储锚点信息。然后，将 `anchors` 转换为 `Tensor` 对象，并将其形状修改为 `(nl, na, 2)`，用于存储所有锚点的坐标值。接着，将 `anchors` 的形状再次修改为 `(nl, 1, na, 1, 1, 2)`，得到 `anchor_grid`。最后，通过 `ModuleList` 对象 `m` 存储了多个 `nn.Conv2d` 模块，每个模块的输入通道数为 `ch`，输出通道数为 `no * na`，用于对输入特征图进行卷积操作，提取目标检测信息。