简介: YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(7)——网络结构(2)common.py 前言上一篇我们一起学习了YOLOv5的网络模型之一yolo.py,它这是YOLO的特定模块,而今天要学习另一个和网络搭建有关的文件——common.py,这个文件存放着YOLOv5网络搭建常见的通用模块。如果我们需要修改某一模块,那么就需要修改这个文件中对应模块的...
于是查看yolov5的代码,在common.py文件的Focus类,torch.cat的输入里有4次切片操作,代码如下: 那么现在需要更换索引式的切片操作,观察到注释的Contract类,它就是用view和permute函数完成切片操作的,于是修改代码如下: 其次,在models\yolo.py里的Detect类里,也有切片操作,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
•第二个参数 number:表示有几个相同的模块,如果为9则表示有9个相同的模块。 •第三个参数 module:模块的名称,这些模块写在common.py中。 •第四个参数 args:类的初始化参数,用于解析作为 moudle 的传入参数,即[ch_out, kernel, stride, padding, groups][输出通...
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license"""Common modules这个模块存放着yolov5网络搭建常见Common模块。"""import jsonimport math # 数学函数模块import platformimport warningsfrom collections import OrderedDict, namedtuplefrom copy import copy # 数据拷贝模块 分浅拷贝和深拷贝from pathlib import Path...
第三个参数 module:模块的名称,这些模块写在common.py中。 第四个参数 args:类的初始化参数,用于解析作为 moudle 的传入参数。 下面以第一个模块Conv 为例介绍下common.py中的模块,定义如下: class Conv(nn.Module): # Standard convolution def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=...
YOLOv5_v6中还存在BottleneckCSP、GhostBottleneck变体,它们都在common.py中。Bottlenect减少了参数量和计算量,具体减少了多少和c1、c2、e都有关系,其计算方式前面已经介绍,这里不再赘述。C3(CSP Bottleneck with 3 convolutions)C3可以增强CNN的学习能力,使网络轻量化的同时提升准确度。 class C3(nn.Module): # ...
model:表示网络模块的名称,具体细节可以在./models/common.py查看,如Conv、C3、SPPF都是已经在common中定义好的模块 args:表示向不同模块内传递的参数,即[ch_out, kernel, stride, padding, groups],这里连ch_in都省去了,因为输入都是上层的输出(初始ch_in为3)。为了修改过于麻烦,这里输入的获取是从./model...
# 直接调用common.py中的AutoShape模块 也是一个扩展模型功能的模块 def autoshape(self): # add AutoShape module ('Adding AutoShape... ') # 扩展模型功能 此时模型包含前处理、推理、后处理的模块(预处理 + 推理 + nms) m = AutoShape(self) # wrap model ...
parse_model函数用在DetectionModel模块中,主要作用是解析模型yaml的模块,通过读取yaml文件中的配置,并且到common.py中找到相对于的模块,然后组成一个完整的模型解析模型文件(字典形式),并搭建网络结构。简单来说,就是把yaml文件中的网络结构实例化成对应的模型。后续如果需要动模型框架的话,需要对这个函数做相应的改动。
第一个参数 from ：从哪一层获得输入，-1表示从上一层获得，[-1, 6]表示从上层和第6层两层获得。第二个参数 number：表示有几个相同的模块，如果为9则表示有9个相同的模块。第三个参数 module：模块的名称，这些模块写在common.py中。第四个参数 args：类的初始化参数，用于解析作为 moudle 的传入参数。...