yolov7添加p2特征层代码

以下是 YOLOv7 添加 P2 特征层的代码示例：

在 yolov7/models/yolo.py 中，找到 CSPDarknet 类中的 forward 方法，在最后一个 CSPBlock 后添加以下代码：

x = self.spp(x)
x = self.conv_upsample(x) # 上采样
p2 = self.conv_p2(x) # 添加 P2 特征层

然后在 CSPDarknet 类的构造函数中添加以下代码：

self.spp = SPP(512, 512, e=0.5) # SPP 模块
self.conv_upsample = Conv(512, 256, 1) # 1x1 卷积上采样
self.conv_p2 = nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1) # P2 特征层

最后，别忘了将 P2 特征层添加到 forward 方法的返回值中：

return p2, p3, p4, p5, p6, p7

这样就完成了 YOLOv7 添加 P2 特征层的操作。

相关问题

在yolov7中添加P2特征层，代码

在 YOLOv7 中添加 P2 特征层的代码如下：

首先，在 `models/yolo.py` 文件中，找到 `__init__` 函数，并添加如下代码：

# 添加 P2 特征层
self.p2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

接着，在 `forward` 函数中，找到 `x_36` 的计算代码，添加如下代码：

# 计算 P2 特征层
x = self.conv5(x)
x = self.conv6(x)
x = self.conv7(x)
p2 = self.p2(x)

最后，在 `__init__` 函数中，找到 `self.m` 的初始化代码，并将 `nn.Sequential` 的层数修改为 16：

# 修改层数为 16
self.m = nn.Sequential(*layers[:16])

这样就添加了 P2 特征层到 YOLOv7 中了。完整代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

from models.common import Conv, DWConv


class YOLOv7(nn.Module):
    def __init__(self, nc, anchors, ch=256):
        super(YOLOv7, self).__init__()

        self.backbone = nn.Sequential(
            Conv(3, 32, 3, 1),
            Conv(32, 64, 3, 2),
            Conv(64, 64, 1, 1),
            Conv(64, 64, 3, 1),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            Conv(64, 128, 3, 1),
            Conv(128, 128, 1, 1),
            Conv(128, 128, 3, 1),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            Conv(128, 256, 3, 1),
            Conv(256, 256, 1, 1),
            Conv(256, 256, 3, 1),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            Conv(256, 512, 3, 1),
            Conv(512, 512, 1, 1),
            Conv(512, 512, 3, 1),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            Conv(512, 1024, 3, 1),
            Conv(1024, 1024, 3, 1),
            Conv(1024, 1024, 3, 1),
        )

        self.neck = nn.Sequential(
            Conv(1024, ch, 1, 1),
            nn.ConvTranspose2d(ch, ch, 4, 2, 1),
            Conv(ch, ch, 1, 1),
            Conv(ch, ch, 3, 1),
            Conv(ch, ch, 1, 1),
            Conv(ch, ch, 3, 1),
        )

        # 添加 P2 特征层
        self.p2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

        self.head = nn.Sequential(
            Conv(ch + 1024, ch, 1, 1),
            Conv(ch, ch * 2, 3, 1),
            Conv(ch * 2, ch, 1, 1),
            Conv(ch, ch * 2, 3, 1),
            Conv(ch * 2, ch, 1, 1),
        )

        self.conv = nn.Conv2d(ch, 3 * (nc + 5), 1, 1, 0)
        self.stride = [8, 16, 32]
        self._initialize_biases()
        self.register_buffer("anchors", torch.tensor(anchors).float().view(3, -1, 2))

    def _initialize_biases(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.normal_(m.bias, 0, 0.01)

    def forward(self, x):
        x_8, x_16, x_32 = self.backbone(x)
        x = self.neck(x_32)
        # 计算 P2 特征层
        x = self.conv5(x)
        x = self.conv6(x)
        x = self.conv7(x)
        p2 = self.p2(x)
        x = self.head(torch.cat([p2, x_32], 1))
        out = self.conv(x)
        return (
            out.sigmoid()
            .view(out.shape[0], 3, -1, out.shape[-2], out.shape[-1])
            .permute(0, 1, 3, 4, 2)
        )

这份代码是在 YOLOv5 的基础上进行修改得到的，如果你需要使用的话，需要做一些调整以适应你的数据集和训练方式。

在yolov7.yaml中添加P2特征层。

在YoloV7模型的配置文件`yolov7.yaml`中添加P2特征层，需要在`backbone`部分的`model`列表中加入`P2Layer`。具体步骤如下：

1. 打开`yolov7.yaml`配置文件，找到`backbone`部分。
2. 在`model`列表中添加如下代码：

   - P2Layer:
       in_channels: 512
       out_channels: 256

这里的`in_channels`需要与YoloV7模型中SPP层的输出通道数相同，`out_channels`则为P2层的输出通道数，可以根据实际需求进行调整。
3. 完整的`backbone`部分代码如下：

   backbone:
     # YOLOv7 backbone
     model:
       - Focus:
           in_channels: 3
           out_channels: 64
           k: 3
       - Conv:
           in_channels: 64
           out_channels: 128
           k: 3
           s: 2
       - C3:
           in_channels: 128
           out_channels: 128
           n: 2
           shortcut: true
       - Conv:
           in_channels: 128
           out_channels: 256
           k: 3
           s: 2
       - C3:
           in_channels: 256
           out_channels: 256
           n: 2
           shortcut: true
       - Conv:
           in_channels: 256
           out_channels: 512
           k: 3
           s: 2
       - SPP:
           in_channels: 512
           out_channels: 512
           k: [5, 9, 13]
       - C3:
           in_channels: 512
           out_channels: 512
           n: 3
           shortcut: true
       - P2Layer:
           in_channels: 512
           out_channels: 256
       - Conv:
           in_channels: 768
           out_channels: 512
           k: 1
       - Upsample:
           scale_factor: 2
       - C3:
           in_channels: 512
           out_channels: 512
           n: 3
           shortcut: true
       - P2Layer:
           in_channels: 512
           out_channels: 256
       - Conv:
           in_channels: 768
           out_channels: 512
           k: 1
       - Upsample:
           scale_factor: 2
       - C3:
           in_channels: 512
           out_channels: 512
           n: 3
           shortcut: true
       - P2Layer:
           in_channels: 512
           out_channels: 256
       - Conv:
           in_channels: 768
           out_channels: 512
           k: 1
       - C3:
           in_channels: 512
           out_channels: 512
           n: 3
           shortcut: true
       - Conv:
           in_channels: 512
           out_channels: 1024
           k: 1
       - SPP:
           in_channels: 1024
           out_channels: 1024
           k: [5, 9, 13]
       - C3:
           in_channels: 1024
           out_channels: 1024
           n: 1
           shortcut: false

4. 保存配置文件，即可在YoloV7模型中使用P2特征层。