BlockBody_P345 和BlockBody_P2345 类是特征金字塔网络的主体结构,分别处理3个和4个尺度的特征图。它们包含多个卷积块和ASFF模块,通过上下采样操作来连接不同尺度的特征图,最终生成输出特征图。 AFPN_P345 和AFPN_P2345 类是特征金字塔网络的具体实现,负责将输入特征图通过卷积和主体结构处理后输出结果。它们的构造...
AFPN_P345和AFPN_P2345类是完整的特征金字塔网络,负责接收输入特征图并通过网络结构进行处理,最终输出融合后的特征图。这些类的构造函数中初始化了卷积层和主体模块,并在forward方法中定义了前向传播的具体步骤。 此外,AFPN_P345_Custom和AFPN_P2345_Custom类允许用户自定义块类型,使得网络结构更加灵活。这些自定义...
/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-importxml.etree.ElementTreeasETimportosclasses=[]# 初始化为空列表CURRENT_DIR=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))defconvert(size,box):dw=1./size[0]dh=1./size[1]x=(box[0]+box[1])/2.0y=(box[2]+box[3])/2.0w=box[1]-box...
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它通过AFPN模块处理输入特征图,并生成边界框和类别概率。该类的结构与Detect_DyHead类似,但在特征处理上采用了AFPN的设计。Detect_AFPN_P345_Custom和Detect_AFPN_P2345类是Detect_AFPN_P345的扩展,分别实现了自定义的AFPN和不同层级的特征处理。Detect_Efficient类是一个高效的检测头实现,旨在减少计算量并提高...
Detect_AFPN_P345 和Detect_AFPN_P345_Custom:这两个类实现了带有自适应特征金字塔网络(AFPN)的检测头。AFPN 通过不同层次的特征融合来提高检测性能。构造函数中定义了 AFPN 模块,并在 forward 方法中处理输入特征图。 Detect_AFPN_P2345 和Detect_AFPN_P2345_Custom:这两个类与上面的 AFPN 类似,但它们使...
AFPN_P345和AFPN_P2345类是特征金字塔网络的最终实现,分别对应于处理三个和四个输入通道的特征图。它们的构造函数中定义了输入通道的卷积层、主体部分以及输出通道的卷积层。在前向传播方法中,输入特征图经过卷积处理后传递给主体部分,最后输出经过处理的特征图。 BlockBody_P345_Custom、BlockBody_P2345_Custom、A...
Detect_AFPN_P345_Custom和Detect_AFPN_P2345类是对Detect_AFPN_P345的扩展,分别实现了自定义的AFPN和不同层数的AFPN结构。Detect_Efficient类则实现了一个高效的检测头,使用了不同的卷积结构以提高计算效率。该类的forward方法与之前的类类似,处理输入并返回预测结果。
BlockBody_P345 和BlockBody_P2345 类是特征金字塔网络的主体结构,分别处理3个和4个尺度的特征图。它们包含多个卷积块和ASFF模块,通过上下采样操作来连接不同尺度的特征图,最终生成输出特征图。 AFPN_P345 和AFPN_P2345 类是特征金字塔网络的具体实现,负责将输入特征图通过卷积和主体结构处理后输出结果。它们的构造...
AFPN_P345和AFPN_P2345类是完整的特征金字塔网络,负责接收输入特征图并通过网络结构进行处理,最终输出融合后的特征图。这些类的构造函数中初始化了卷积层和主体模块,并在forward方法中定义了前向传播的具体步骤。 此外,AFPN_P345_Custom和AFPN_P2345_Custom类允许用户自定义块类型,使得网络结构更加灵活。这些自定义...