neck中的override
时间: 2023-09-12 18:10:03 浏览: 35
在C++中,`override`是一个关键字,用于声明一个成员函数覆盖(override)了其基类中的虚函数。当我们在派生类中定义一个与基类中的虚函数同名、参数列表相同并且也是虚函数的函数时,我们可以使用`override`关键字来明确指出这个函数是在派生类中覆盖了基类中的虚函数,从而帮助编译器检查代码的正确性。
例如,假设我们有一个基类`Animal`,其中有一个虚函数`makeSound`,我们可以派生出一个子类`Dog`,并在其中覆盖`makeSound`函数,代码如下:
```c++
class Animal {
public:
virtual void makeSound() const {
std::cout << "This is an animal sound." << std::endl;
}
};
class Dog : public Animal {
public:
void makeSound() const override {
std::cout << "Woof!" << std::endl;
}
};
```
在`Dog`类中,我们使用`override`关键字来明确指出`makeSound`函数是在覆盖基类中的虚函数,这样编译器就可以检查我们的代码是否正确地覆盖了基类中的虚函数。如果我们在`Dog`类中定义了一个名为`makeSound`但没有使用`override`关键字的函数,编译器就会给出一个警告,提示我们这个函数并没有覆盖基类中的虚函数。
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yolo中Bottleneck
YOLO中的Bottleneck模块相对于ResNet中的Bottleneck模块有一些区别。在YOLOv5中,Bottleneck模块是在BottleneckCSP中使用的。BottleneckCSP由Bottleneck*N和另一个与之相同维度的结构拼接而成。这样可以实现维度的升高,即恢复到原始的维度。这里的思想类似于ResNet中的Bottleneck模块,但具体操作上有所不同。在YOLOv5中,BottleneckCSP包括了一个大型的变种Bottleneck操作,并且将其中的加法操作改为了拼接操作。这样的设计可以增加网络的表达能力和感受野,从而提高目标检测的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [详解YOLOv5中的Bottleneck](https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122588049)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOV5网络结构设计的思考](https://blog.csdn.net/a699669/article/details/122071671)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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YOLOv5中Neck
YOLOv5中的Neck是指网络中的中间层,其作用是在输入特征图上执行一些操作,以提高网络的表现能力。YOLOv5中的Neck主要由两个部分组成:PANet和CSP。
1. PANet(Path Aggregation Network)
PANet是一种注意力机制,它可以在特征图的不同尺度上聚合信息,从而增强网络的感受野和语义信息。PANet由两个模块组成:上采样模块和特征融合模块。
上采样模块将低分辨率的特征图上采样到高分辨率,并与高分辨率的特征图进行拼接;
特征融合模块通过注意力机制将不同尺度的特征图进行融合,以提高网络对不同尺度物体的检测能力。
2. CSP(Cross Stage Partial Network)
CSP是一种网络结构,它通过将特征图分成两个部分并进行并行处理,以减少计算量和内存占用,并提高网络的准确率。CSP由两个模块组成:CSPDarknet和SPP。
CSPDarknet是一种深度残差网络,它将特征图分成两个部分并进行并行处理,然后将它们进行串联,以提高网络的表现能力;
SPP(Spatial Pyramid Pooling)是一种空间金字塔池化技术,它可以对不同尺度的特征图进行池化,以提高网络对不同尺度物体的检测能力。
综合来看,YOLOv5中的Neck通过PANet和CSP两个模块的组合,可以有效地提高网络的表现能力,使其可以检测不同尺度、不同种类的物体。