yolov5代码中激活函数在哪
时间: 2023-12-18 20:12:31 浏览: 28
在YOLOv5的代码中,激活函数主要在模型定义文件`models/yolo.py`中的各个层中进行定义。具体来说,YOLOv5使用的激活函数主要有以下几种:
1. Mish激活函数:在`models/common.py`文件中定义。
2. SiLU激活函数:在`models/common.py`文件中定义。
3. LeakyReLU激活函数:在`models/yolo.py`文件中的`Focus`、`Conv`和`BottleneckCSP`等层中定义。
4. Sigmoid激活函数和Softmax激活函数:在`models/yolo.py`文件中的`Detect`层中定义。
此外,YOLOv5还使用了Batch Normalization(BN)和Dropout等操作,这些操作也在模型定义文件中进行了定义。
相关问题
yolov8中的激活函数
在引用[3]中提到的YOLOv5/YOLOv7的utils/activations.py文件中,可以找到并添加想要替换的激活函数。其中,可以使用FReLU激活函数作为替代。FReLU是一种用于图像识别任务的简单但有效的激活函数,通过增加可忽略的空间条件开销将ReLU和PReLU扩展为2D激活函数。它能够在激活函数阶段实现像素级的空间信息建模能力,适用于目标检测、语义分割等目标识别任务。具体的实现代码如下:
```python
class FReLU(nn.Module):
def __init__(self, c1, k=3): # ch_in, kernel
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c1, k, 1, 1, groups=c1, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c1)
def forward(self, x):
return torch.max(x, self.bn(self.conv(x)))
```
通过将上述代码复制粘贴到utils/activations.py文件中,即可在YOLOv8中使用FReLU激活函数。
YOLOv7改进mish激活函数python代码
以下是使用PyTorch实现的YOLOv7改进mish激活函数的代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
class Mish(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Mish, self).__init__()
def forward(self, x):
return x * torch.tanh(F.softplus(x))
class YOLOv7(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_classes=80):
super(YOLOv7, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self.mish = Mish()
# Rest of the model architecture goes here
# ...
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为`Mish`的类,它实现了Mish激活函数的前向传递。我们还定义了一个名为`YOLOv7`的类,它是YOLOv7模型的主体,并使用了我们自定义的Mish激活函数。在模型架构的其余部分,我们可以像平常一样定义卷积、池化等层次。