yolov7代码中的yolo.py是哪几行代码输出的参数量、layers层数数量
时间: 2024-03-07 15:47:26 浏览: 18
在 yolov7 的 yolo.py 文件中,可以通过以下代码输出参数量以及 layers 层数数量:
```python
from torchsummary import summary
from models.yolo import Model
model = Model(20)
print(summary(model, input_size=(3, 640, 640)))
```
其中,`Model(20)` 表示创建一个 20 类别的 YOLOv7 模型,`input_size=(3, 640, 640)` 表示输入数据的大小为 3 通道、640x640 的图像。输出结果中会显示模型的参数量和 layers 层数数量。
相关问题
yolov5代码详解yolo.py
yolov5是一个目标检测算法,yolo.py是其中的一个核心文件,主要实现了模型的构建和训练。下面是yolo.py的代码详解:
1. 导入必要的库和模块
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from collections import OrderedDict
from utils.general import anchors, autopad, scale_img, check_anchor_order, check_file, check_img_size, \
check_requirements, non_max_suppression, xyxy2xywh, xywh2xyxy, plot_one_box
from utils.torch_utils import time_synchronized, fuse_conv_and_bn, model_info
from models.common import Conv, DWConv
```
2. 定义YOLOv5模型
```python
class YOLOv5(nn.Module):
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inference=False): # model, input channels, number of classes
super(YOLOv5, self).__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors per layer
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inference = inference # inference flag
```
3. 定义前向传播函数
```python
def forward(self, x):
self.img_size = x.shape[-2:] # store image size
x = self.forward_backbone(x) # backbone
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.inference == 'tflite':
z.append(x[i].detach().cpu()) # inference tflite
else:
io = x[i].sigmoid()
io[..., 4:] = io[..., 4:] * io[..., 4:].mean(1, keepdim=True) * self.nc # sigmoid obj,class scores
bxy = io[..., :2].sigmoid() * 2. - 0.5 + self.grid[i] # xy
bwh = io[..., 2:4].exp() * self.anchor_grid[i] # wh
xywh = torch.cat((bxy, bwh), -1).view(bs, -1, 4) * self.stride[i] # xywh (center+offset) relative to image size
z.append(xywh.view(bs, -1, self.no), ) # xywhn
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
```
4. 定义后向传播函数
```python
def forward_backbone(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.act1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.layer1(x)
x = self.layer2(x)
x = self.layer3(x)
x = self.layer4(x)
x = self.layer5(x)
x = self.layer6(x)
x = self.layer7(x)
x = self.layer8(x)
x = self.layer9(x)
return x
```
以上就是yolo.py的代码详解,其中包括了YOLOv5模型的定义和前向传播函数的实现。相关问题如下:
相关问题:
1. YOLOv5模型的输入和输出是什么?
2. YOLOv5模型的训练过程是怎样的?
3. YOLOv5模型中的anchors是什么?
想在yolov7中的yolo.py输出GFLOPs的值
要在 YOLOv7 中的 yolo.py 中输出 GFLOPs 的值,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在 yolo.py 文件中找到 `forward` 函数。
2. 在该函数内部,找到 `x = self.conv(x)` 这一行代码。
3. 在该行代码之前,添加以下代码:
```
from thop import profile
from thop import clever_format
flops, params = profile(self.conv, inputs=(x,))
flops, params = clever_format([flops, params], "%.3f")
print("GFLOPs: {}".format(flops))
```
4. 保存文件并重新运行 YOLOv7 即可看到 GFLOPs 的输出。
需要注意的是,为了使用 thop 库计算 GFLOPs,需要先在命令行中安装 thop 库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install thop
```