=-1:#ifnot from previous layer x=y[m.f]ifisinstance(m.f,int)else[xifj==-1elsey[j]forjinm.f]# from earlier layersifprofile:self._profile_one_layer(m,x,dt)x=m(x)# run y.append(xifm.iinself.saveelseNone)# save outputifvisualize:feature_visualization(x,m.type,m.i,save_dir=...
yolov5 初始化了 9 个 anchors,分别在三个特征图 (feature map)中使用,每个 feature map 的每个 grid cell 都有三个 anchor 进行预测。 分配规则: 尺度越大的 feature map 越靠前,相对原图的下采样率越小,感受野越小, 所以相对可以预测一些尺度比较小的物体(小目标),分配到的 anchors 越小。 尺度越小的 ...
profile:是否测试每个网络层的性能,是则调用 self._profile_one_layer 函数 visualize:是否输出每个网络层的特征图,是则调用 utils.plots.feature_visualization。这个函数是取 batch 中的第一张图像,然后把每个通道上的二维矩阵看成一张灰度图,分别绘制 绘制特征图使用的是 matplotlib,源码中的 imshow 函数并没有指定...
if visualize: feature_visualization(x, m.type, m.i, save_dir=visualize) return x 5 .准备配置文件: 在models下新建yolov5-custoom.yaml文件。将下面代码复制到新建的配置文件中。 将xxxxxxx替换为你选择的模型(即你想用来更换yolov5主干的模型),同上。 # YOLOv5 by Ultralytics, GPL-3.0 license # 使...
feature_visualization(x,m.type,m.i,save_dir=visualize)returnx#将推理结果恢复到原图图片尺寸(逆操作)def_descale_pred(self,p,flips,scale,img_size):#de-scalepredictionsfollowingaugmentedinference(inverseoperation)"""用在上面的__init__函数上
feature_visualization(x, m.type, m.i, save_dir=visualize) 1. 2. 这里跟profile一样,默认False,不需要用到,pass~ AI检测代码解析 return x 1. return就完了 四、其他所需函数 —— parse_model函数 AI检测代码解析 def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3) ...
[128,80,80]、[256,40,40],[512,20,20]if profile:self._profile_one_layer(m, x, dt)x = m(x) # run 将x放入每个卷积层提取特征,得到的x是提取后的y.append(x if m.i in self.save else None) # save outputif visualize:feature_visualization(x, m.type, m.i, save_dir=visualize)...
[j]forjinm.f]# from earlier layersifprofile: self._profile_one_layer(m, x, dt)# change interpolation typet =type(m)iftisnn.Upsample: m.mode ='bilinear'm.align_corners =Truex = m(x)# runy.append(xifm.iinself.saveelseNone)# save outputifvisualize: feature_visualization(x, m.type...
🚀 Feature I find many people want get the feature map in model middle(include myself), but you did not give the specific method to visualization feature map. Also I find a previous issue and know how can I come true this. So I provide a ...
layers if profile: self._profile_one_layer(m, x, dt) x = m(x) # run y.append(x if m.i in self.save else None) # save output if visualize: feature_visualization(x, m.type, m.i, save_dir=visualize) return x # 将推理结果恢复到原图图片尺寸(逆操作) ...