我想把yolov5中的原有卷积层替换成门控卷积层,代码在哪些地方有什么变化呢
时间: 2024-03-10 08:18:36 浏览: 24
在yolov5中,卷积层的实现在文件yolov5/models/common.py中,门控卷积层的实现在文件yolov5/models/common.py中的类MConv2d中。所以,要替换卷积层为门控卷积层,可以按照以下步骤进行:
1. 在文件yolov5/models/common.py中导入类MConv2d。
2. 定义一个新的类,继承自nn.Module,重载__init__和forward方法。在__init__方法中,将原有卷积层替换成门控卷积层MConv2d。在forward方法中调用门控卷积层。
3. 在模型的构建过程中,将原有卷积层替换成新定义的类即可。
下面是一个示例代码:
```
from torch import nn
from yolov5.models.common import MConv2d
class MyConv2d(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, activation='leaky', inplace=True):
super(MyConv2d, self).__init__()
self.conv = MConv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias, activation=activation, inplace=inplace)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
return x
```
在使用时,将原有的nn.Conv2d替换成MyConv2d即可,例如:
```
from yolov5.models.common import Conv
from yolov5.models.common import Mish
class YOLOv5(nn.Module):
def __init__(self, cfg=None, ch=3, nc=None):
super(YOLOv5, self).__init__()
nc = nc or cfg.nc
self.model = nn.Sequential(
MyConv2d(ch, 32, 3, stride=1, padding=1, bias=False),
Mish(),
MyConv2d(32, 64, 3, stride=2, padding=1, bias=False),
Mish(),
...
)
```
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