head部分没有任何改动,和yolov3和yolov4完全相同,也是三个输出头,stride分别是8,16,32,大输出特征图检测小物体,小输出特征图检测大物体。 但采用了自适应anchor,而且这个功能还可以手动打开/关掉,具体是什么意思呢? 加上了自适应anchor的功能,个人感觉YOLO v5其实变成了2阶段方法。 先回顾下之前的检测器得到anchor...
'''# 确保输入图片的尺寸imgsz能整除stride=32 如果不能则调整为能被整除并返回imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size# Half# 如果不是CPU,使用半进度(图片半精度/模型半精度)half &= pt and device.type != 'cpu' # half precision only supported by PyTorch on CUDAif pt:...
1, 60, 80, 2]的张量self.grid[i]=self._make_grid(nx,ny).to(x[i].device)# 做一个sigmoid操作,y的形状为[1, 3, 60, 80, 85]y=x[i].sigmoid()ifself.inplace:# 坐标xy# 利用grid和stride换成绝对坐标(相对于输出尺寸的,如[60, 80])y[...,0:2]=(y[...,0:2]*2.-0.5+self.gr...
kernel_size = int(x["size"]) stride = int(x["stride"]) if padding: pad = (kernel_size - 1) // 2 else: pad = 0 #Add the convolutional layer conv = nn.Conv2d(prev_filters, filters, kernel_size, stride, pad, bias = bias) module.add_module("conv_{0}".format(index), conv)...
self.mode='video'for_inrange(self.vid_stride):self.cap.grab()ret_val,im0=self.cap.retrieve()whilenot ret_val:self.count+=1self.cap.release()ifself.count==self.nf:# last video raise StopIteration path=self.files[self.count]self._new_video(path)ret_val,im0=self.cap.read()self.frame...
size没有改变的情况下,只有通道数改变,涉及到一个残差过程,所以有一个只改变通道的过程:stride 是1 (1): Sequential( (conv_1): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (batch_norm_1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True...
例如,作者应用Stride为2的2×2卷积来实现2次下采样,应用Stride为4的4×4卷积来实现4次下采样以及应用Stride为8的8×8卷积来实现8倍下采样。在特征融合之后,作者使用4个残差单元继续学习特征,这些残差单元类似于ResNet。每个残差单元包括2个3×3卷积。由于YOLO中只使用了3个 Level 的特征,因此没有8次上采样和8...
首先最浅的颜色,也就是第一个CBS模块的颜色,它是一个1x1的卷积,stride(步长为1)。 其次稍浅的颜色,也就是第二个CBS模块的颜色,它是一个3x3的卷积,stride(步长为1)。 最后最深的颜色,也就是第三个CBS模块的颜色,它是一个3x3的卷积,stride(步长为2)。1x1的卷积主要用来改变通道数。3x3的卷积,步长为1,主...
首先最浅的颜色,也就是第一个CBS模块的颜色,它是一个1x1的卷积,stride(步长为1)。 其次稍浅的颜色,也就是第二个CBS模块的颜色,它是一个3x3的卷积,stride(步长为1)。 最后最深的颜色,也就是第三个CBS模块的颜色,它是一个3x3的卷积,stride(步长为2)。
实现多尺度检测机制首先要让 CNN 模型输出不同尺度的特征,我们之前已经看过 CNN 模型中的卷积层可以输出比原有大小更小的特征 (参考第 8 篇),例如指定内核大小 (kernel_size) 为 3,处理间隔 (stride) 为 2,填充大小 (padding) 为 1 的时候,输出大小刚好是输入大小的一半,把这样的卷积层放到 CNN 模型的末...