class Model(nn.Module): def init(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().init() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)

时间: 2023-06-17 14:08:55 浏览: 46
这是一个使用 PyTorch 框架实现的 YOLOv5 模型,可以根据配置文件加载模型并对输入图像进行目标检测。其中,`init` 函数接受四个参数,分别是配置文件路径 `cfg`、输入图像通道数 `ch`、目标类别数 `nc` 和锚框信息 `anchors`。如果配置文件是一个字典,直接使用该字典初始化模型;否则,从配置文件中加载模型参数并初始化模型。在初始化过程中,还会根据输入参数更新模型配置。模型的前向传播过程在 `forward` 函数中实现。
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class Model(nn.Module): def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().__init__() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name

这是一段 PyTorch 的代码,定义了一个名为 Model 的类,继承自 nn.Module。该类的初始化函数有四个参数,分别是 cfg、ch、nc 和 anchors。其中: - cfg:表示模型的配置文件,可以是一个字典或者是一个 YAML 文件路径; - ch:表示输入图像的通道数; - nc:表示类别数量; - anchors:表示锚点框信息。 在初始化函数中,首先调用父类的初始化函数,然后判断 cfg 参数的类型,如果是一个字典,则直接将其赋值给 self.yaml;否则,将其解析为一个 YAML 文件。

def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None): # model, input channels, number of classes super(Model, self).__init__() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

这段代码是Yolov5模型的初始化函数,其中包含了一些参数和操作,具体解释如下: - `def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None):`:初始化函数,包含三个参数,分别是配置文件路径`cfg`、输入图像通道数`ch`和目标类别数`nc`。 - `super(Model, self).__init__():`:调用父类的初始化函数,继承父类的属性和方法。 - `if isinstance(cfg, dict):`:判断配置文件是否为字典类型,如果是,则直接使用该字典作为模型配置。 - `else: # is *.yaml`:否则,读取配置文件路径,使用`yaml`库加载配置文件。 - `with open(cfg) as f:`:打开配置文件。 - `self.yaml = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)`:使用`yaml`库加载配置文件,得到配置文件的字典格式。 总的来说,这段代码的主要作用是读取Yolov5模型的配置文件,初始化模型的参数和结构。通过配置文件,可以灵活地设置模型的参数,从而满足不同的应用需求。

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class SelfAttention(nn.Module): def init(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def init(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().init() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) )根据如上代码,如果要在Pointnet2MSG类中的forward函数调用SA_modules的话需要传入哪些参数,几个参数?初步的forward函数时这样的 def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz]然后需要return l_xyz[0], l_features[0]

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