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 16:08:56 浏览: 94
这是一个使用 PyTorch 框架实现的 YOLOv5 模型,用于目标检测任务。模型通过解析传入的配置文件来定义模型结构,并使用输入的参数来覆盖配置文件中的一些值,例如输入通道数、类别数和锚点等。模型定义了一个 `Model` 类,继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。在 `__init__` 方法中,模型首先判断传入的配置文件是字典类型还是 yaml 文件,然后解析配置文件中的值来定义模型结构。模型中的核心是 `parse_model` 函数,它会根据配置文件中的内容来构建网络模型,并返回模型和一个保存列表。模型的输出是目标的分类、位置和置信度等信息。
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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。