代码运行次数:9 运行 AI代码解释 classSDI(nn.Module):def__init__(self,channels):super().__init__()#self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(channel, channels[0], kernel_size=3, stride=1, padding=1) for channel in channels])#
self.act = self.default_actifact is Trueelseactifisinstance(act, nn.Module)elsenn.Identity()# 如果启用了批归一化(bn=True)且满足条件,初始化批归一化层self.bn = nn.BatchNorm2d(num_features=c1)ifbn and c2 == c1 and s == 1elseNone# 初始化第一个卷积层,使用自定义的 Conv 类self.conv1 ...
GRN层的作用:GRN 层通过增强特征多样性,解决了 ConvNeXt V1 在掩码自编码器预训练时的特征坍塌问题,是 ConvNeXt V2 性能提升的关键。 💯二、具体添加方法 第①步:创建convnextv2.py 创建完成后,将下面代码直接复制粘贴进去: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import torch...
因此,针对这些不足,研究者们提出了YOLOv8-WSSOD算法,通过引入BiFormer双层路由注意力机制和更小的检测头,进一步提升了网络对小目标的感知能力,并在颈部网络中引入GSConv和Slim-neck技术,以保持精度并降低计算量。 综上所述,YOLOv8作为YOLO系列的最新代表,通过一系列创新的网络结构和优化策略,成功实现了目标检测精度...
(self,img_path,mode='train',batch=None):gs=max(int(de_parallel(self.model).stride.max()ifself.modelelse0),32)returnbuild_yolo_dataset(self.args,img_path,batch,self.data,mode=mode,rect=mode=='val',stride=gs)defget_dataloader(self,dataset_path,batch_size=16,rank=0,mode='train'):...
标准卷积:conv+BN+Silu Bottleneck模块 CSP模块 SPP模块 空间金字塔池化 Focus模块 2.3 数据集创建相关代码 letterbox代码 数据增强 2.4 general代码 AP值计算 loss计算 以YOLOv5s为例进行分析。 一YOLOv5网络架构与组件 单阶段目标检测包括输入、骨架网络、颈部和头部。
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.gsb = nn.Sequential(*(GSBottleneck(c_, c_, e=1.0) for _ in range(n))) self.res = Conv(c_, c_, 3, 1, act=False) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) ...
block = DepSepConvfork, c, s, use_seinself.cfgs: output_channel = _make_divisible(c * scale) layers.append(block(input_channel, output_channel, k, s, use_se)) input_channel = output_channelself.features = nn.Sequential(*layers)# # building last several layersself.avgpool = nn.Adapt...
)# 初始化颜色调色板,将16进制颜色代码转换为RGB元组self.palette = [self.hex2rgb(f"#{c}")forcinhexs] self.n =len(self.palette)# 预定义特定颜色调色板,用于特定应用场景self.pose_palette = np.array( [ [255,128,0], [255,153,51], ...