self.anchors = anchors 什么意思

时间: 2024-05-25 22:10:08 浏览: 130
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PySide6 Python+QML例程.zip

这段代码是在Python类的构造函数中设置一个成员变量self.anchors。其中，anchors是传递给构造函数的一个参数，它可以是任何类型的对象，比如list、tuple、dict等等。 所以，self.anchors = anchors 的意思是将传递给构造函数的anchors对象赋值给类的成员变量self.anchors，以便在类的其他方法中使用。
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prediction = input.view(bs, self.num_anchors, self.bbox_attrs, in_h, in_w).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() 转置： import torch x = torch.linspace(1, 9, steps=9).view(3, 3) b=x.permute(1,0) print...
py

Sprider.py

爬取某牙直播平台某专栏的直播人数数据，代码复用性高 def __analysis(self,htmls): root_htmls = re.findall(Sprider.list_pattern,htmls) anchors = [] ... anchors.append(anchor) return anchors

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)

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...

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)

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...

def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # 标签的数量 self.no = nc + 5 # 计算输出层的节点数 self.nl = len(anchors) #检测层数 self.na = len(anchors[0]) // 2 #检测层的锚点数量 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

其中，nc 表示标签的数量，anchors 是一个元组，表示不同检测层的锚点信息，ch 是一个元组，表示输入特征图的通道数。在模块初始化时，该代码会计算出每个检测层的锚点数量（self.na）和检测层数（self.nl...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build export = False # onnx export #初始化模型的各个属性，并构建模型的卷积层 def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # 标签的数量 self.no = nc + 5 # 计算输出层的节点数 self.nl = len(anchors) #检测层数 self.na = len(anchors[0]) // 2 #每个检测层的锚点数量 self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

Detect 继承了 PyTorch 中的 nn.Module 类，并定义了一些属性，如 stride、export 以及 nc、no、nl、na、grid、anchors、anchor_grid 和 m。其中，nc 表示标签的数量，anchors 是一个...

self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5))报错

这个错误可能是因为在调用make_anchors函数时出现了...同时，也可以检查一下传递给make_anchors函数的参数x和self.stride是否满足预期的类型和值。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地定位问题。

class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思

这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类，用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时，会根据模型的超参数定义不同的损失函数，包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑...

self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 #anchors在yolov5

其中，self.nl 表示检测层数，self.na 表示每个检测层的锚点数量（每个锚点由两个坐标值表示）。这些变量是在模型初始化时计算得出的，用于后续的检测任务中。具体而言，在 YOLOv5 模型中，通过锚点和特征图上的...

s = 256 # 2x min stride m.inplace = self.inplace forward = lambda x: self.forward(x)[0] if isinstance(m, Segment) else self.forward(x) m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward check_anchor_order(m) m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) self.stride = m.stride self._initialize_biases() # only run once

这段代码看起来像是在进行目标检测模型的初始化过程，其中包括计算输入图像的 stride，调整锚框的大小以适应不同尺度的特征图，以及初始化偏置参数等。具体来说： - 代码开头的 s = 256 表示输入图像的大小为 256x...

m = self.model[-1] # Detect() if isinstance(m, Detect): s = 128 # 2x min stride m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) check_anchor_order(m) self.stride = m.stride self._initialize_biases()

首先，通过self.model[-1]获取模型的最后一层，判断这层是否为Detect类型。如果是，则将stride属性设置为一个长度为3的张量，其值为2倍的最小步长（s=128）除以输入张量的高度和宽度。然后，将m.anchors...

self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl #存储锚点信息 a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

这段代码是 Detect 模块的初始化方法，其中 grid、anchors、anchor_grid 和 m 都是该模块的属性。这些属性都是在初始化时计算和赋值的。 首先，将 grid 初始化为一个长度为 nl 的列表，每个元素都是...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameter def init(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer super().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 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.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment) def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.mi # 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.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2) # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x) @staticmethod def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float() 基于YOLOv5详细介绍这个程序

在初始化函数中，定义了一些模型的参数，如类别数(nc)、anchor框(anchors)、通道数(ch)等。同时，还初始化了一些变量，如anchor框的数量(na)、输出的维度数(no)等。在该函数中，还注册了一些buffer，如anchors、...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameter def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer super().__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 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.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment) def forward(self, x): 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.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2) # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x) @staticmethod def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

将输出张量的形状转换为 (batch_size, num_anchors, num_outputs, H, W) 的形式； c. 对于每个锚框，计算其对应的边界框的位置和置信度等信息； d. 将不同 detection 层的检测结果拼接起来，得到最终的检测结果...

anchors = self._anchors.view(1, A, 4) + shifts.view(K, 1, 4)什么意思

具体来说，self._anchors.view(1, A, 4) 将锚点的形状从 (A, 4) 转换为 (1, A, 4)，shifts.view(K, 1, 4) 将窗口的形状从 (K, 4) 转换为 (K, 1, 4)，然后两者相加，得到形状为 (K, A, 4) 的候选框坐标。

anchors = self._anchors.view(1, A, 4) + shifts.view(K, 1, 4)具体什么意思

在这段代码中，self._anchors.view(1, A, 4) 将锚点的形状从 (A, 4) 转换为 (1, A, 4)，其中 A 是锚点的数量，4 表示每个锚点的坐标信息。shifts.view(K, 1, 4) 将窗口的形状从 (K, 4) 转换为 (K, 1, 4)，其中 K 是...

anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

这个错误信息是由于在代码中的某处，尝试对一个列表对象self.anchors[i]进行shape操作，而列表对象没有shape属性导致的。中提到，在替换代码的过程中，应该将代码anchors,shape = self.anchors[i],p[i].shape替换...

File "train.py", line 616, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train.py", line 88, in train model = Model(opt.cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 532, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 808, in parse_model m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args) # module TypeError: __init__() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given

这是一个 TypeError 错误，意味着在调用 yolo.py 中的 __init__() 函数时传入的参数数量不正确。根据代码，parse_model() 函数在调用 __init__() 函数时传入了 5 个参数，但是该函数只接受 3 或 4 个位置...

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 616, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train.py", line 88, in train model = Model(opt.cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 532, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 809, in parse_model m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args) # module TypeError: __init__() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given

这个错误的意思是在 yolo.py 文件的 __init__() 函数中，有一个 m() 函数的参数数量不正确。它期望接收 3 到 4 个位置参数，但实际上给了 5 个参数。因此，你需要检查你的代码并确保在调用 m() 函数时，传递...

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在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个