yolov5中TransformerLayer模块代码
时间: 2023-11-14 20:13:19 浏览: 60
TransformerLayer模块是YOLOv5中的一个核心模块,用于实现transformer结构,在目标检测任务中起到了关键作用。以下是TransformerLayer模块的代码实现。
```python
class TransformerLayer(nn.Module):
"""Transformer layer"""
def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6,
dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation="relu"):
super().__init__()
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout, activation)
encoder_norm = nn.LayerNorm(d_model)
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers, encoder_norm)
def forward(self, src, mask=None):
output = self.transformer_encoder(src, mask)
return output
```
该模块主要包含了一个transformer编码器,通过nn.TransformerEncoder实现。在初始化时,需要指定一些参数,如d_model(模型维度),nhead(头数),num_encoder_layers(编码器层数),dim_feedforward(全连接层的隐藏层大小),dropout(dropout率)等。
在forward函数中,将传入的src输入到transformer编码器中,返回输出output。
该模块的作用是将输入的特征图进行transformer处理,提高特征的表示能力,从而更好的进行目标检测。