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。
🚀二、parse_model函数 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...
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def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3) '''用在下面Model模块中 解析模型文件(字典形式),并搭建网络结构 这个函数其实主要做的就是: 更新当前层的args(参数),计算c2(当前层的输出channel) => 使用当前层的参数搭建当前层 => 生成layers + save @Params d: model_dict 模型文件 字典...
在yolo.py中,parse_model函数下的这行代码将深度因子和宽度因子进行读取和赋值。 代码语言:javascript 复制 anchors,nc,gd,gw=d['anchors'],d['nc'],d['depth_multiple'],d['width_multiple'] depth_multiple 首先看深度因子,深度因子参与运算的是这行代码: ...
parse_model函数解读 def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3) """用在下面Model模块中 解析模型文件(字典形式)，并搭建网络结构 这个函数其实主要做的就是: 更新当前层的args（参数）,计算c2（当前层的输出channel） => 使用当前层的参数搭建当前层 => 生成 layers + s...
parse_model函数解读 defparse_model(d,ch):#model_dict,input_channels(3)"""用在下面Model模块中 解析模型文件(字典形式),并搭建网络结构 这个函数其实主要做的就是:更新当前层的args(参数),计算c2(当前层的输出channel)=> 使用当前层的参数搭建当前层=> ...
首先找到yolo.py里面parse_model函数的这一行 然后把CBAM添加到这个注册表里面 第③步:创建自定义的yaml文件 首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_CBAM.yaml 接着修改yolov5s_CBAM.yaml,将CBAM模块加到我们想添加的位置。
model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = False if classify: modelc = load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']).to(device).eval() ...
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