Yolov5是一个开源项目，但是其背后是一家利用该项目赚钱的商业公司，所以其代码实际上是做了一部分防盗的，例如项目中大量使用了字母缩写，例如：num class被缩写为nc，num layer缩写为nl，module缩写为m，使部分代码阅读起来十分痛苦，且项目中很少有注释，大部分数学公式的代码实现需要自己去猜测和推敲其用途。Yolov5...
nl): # 回归与分类 x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1) return x Head yolov8因为使用了dfl损失函数,因此预测解码部分需要对多个"输出结果"进行加权平均计算最终预测的结果。 DFL对存在遮挡问题的目标框预测可以比较友好的解决。大致思路就是使用多个概率分部不同的预测...
no: 每个anchor的输出数,为(x,y,w,h,conf) + nc = 5 + nc 的总数 nl: 预测层数,此次为3 na: anchors的数量,此次为3 grid: 格子坐标系,左上角为(1,1),右下角为(input.w/stride,input.h/stride) 3.2 向前传播 这段代码主要是对三个feature map分别进行处理:(n, 255, 80, 80),(n, 255, ...
self.model[-1].nl# number of detection layers (P3-P5)g = sum(4**xforxinrange(nl)) # grid pointse = 1# exclude layer counti = (y[].shape[1] //g) *sum(4**xforxinrange(e)) # indicesy[] = y[][:, :-i] # largei = (y[-1].shape[1] //g) *sum(4** (nl...
# 获得检测头,获取anchor、stride、na(number of anchors)、nc(number of classes)、nl(number of layers)等检测头相关属性 m = model.module.model[-1] if hasattr(model, "module") else model.model[-1] # Detect() # dataset.shapes记录了训练集上所有图像大小,将dataset.shapes/最大值 归一化到0到...
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 self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors)....
我尝试过把这两行代码改成self.anchors = a 和 self.anchor_grid = a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2),程序依然能正常运行,但是torch.save保存模型文件后,可以看到.pth文件里没有存储anchors和anchor_grid了,在百度搜索register_buffer,解释是:pytorch中register_buffer模型保存和加载的时候可以写入...
这里的xy,wh的单位,不是像素, 是归一化后的数值, 需要按比例转换成像素值,xy的坐标是框框中心点的坐标,而不是左上角的坐标; 源代码在models\yolo.py文件中 38 行可以体现; AI检测代码解析 defforward(self,x):z=[]# inference outputforiinrange(self.nl):x[i]=self.m[i](x[i])# convbs,_,ny...
[2] 【手把手教学】如何在YOLOv9上训练自己的目标检测数据集:https://mp.weixin.qq.com/s/Fg66Keg1ttHCNl_pLKp5Fw [3] 【YOLO系列】YOLOv9论文超详细解读(翻译 +学习笔记):https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/136383022 [4] YOLOv9论文:《YOLOv9: 利用可编程梯度信息学习你想学习...
for i in range(self.nl): x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1) if self.training: # Training path return x y = self._inference(x) return y if self.export else (y, x) y = self._inference(one2one) ...