Backbone:ConvModule(Layer0)-P1ConvModule(Layer1)-P2ConvModule(Layer2)C2f(Layer3)ConvModule(Layer4)-P3C2f(Layer5)ConvModule(Layer6)-P4C2f(Layer7)SPPF(Layer9)Neck:Upsample(Layer10)Concat(Layer11)C2f(Layer12)Upsample(Layer13)Concat(Layer14)C2f(Layer15)ConvModule(Layer16)Concat(Layer17)C2f...
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 12 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 3, C2f, [256]] # ...
head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 12 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 3, C2f, [256]...
Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)...
# YOLOv8.0n head 头部层head:-[-1,1,nn.Upsample,[None,2,'nearest']]# 第10层,本层是上采样层。-1代表将上层的输出作为本层的输入。None代表上采样的size=None(输出尺寸)不指定。2代表scale_factor=2,表示输出的尺寸是输入尺寸的2倍。mode=nearest代表使用的上采样算法为最近邻插值算法。经过这层之后...
__init__ 方法初始化了三个卷积层 cv1, cv2, cv3 和一个上采样层 upsample。上采样层使用转置卷积来增加特征图的空间尺寸。 forward 方法定义了数据如何通过网络流动。输入 x 首先通过 cv1,然后是上采样层,接着是 cv2,最后通过 cv3 来生成分割掩码。
[-1,1,nn.Upsample,[None,2,'nearest']]-[[-1,6],1,Concat,[1]]# cat backboneP4-[-1,3,C2f,[512]]#13-[-1,1,nn.Upsample,[None,2,'nearest']]-[[-1,4],1,Concat,[1]]# cat backboneP3-[-1,3,C2f,[256]]#16(P3/8-small)-[-1,1,Conv,[256,3,2]]-[[-1,13],1,...
nn.Upsample表示上采样层,用于放大特征图。 Concat表示连接层,用于合并来自不同层的特征。 C2f层再次出现,可能用于进一步处理合并后的特征。 Detect层是最终的检测层,负责输出检测结果。 二、模型结构图 这张图是 YOLOv8(You Only Look Once version 8)目标检测模型的结构图。它展示了模型的三个主要部分:Backbone...
masks = ops.process_mask_native(proto[i], pred[:,6:], pred[:, :4], orig_img.shape[:2])# HWCelse:# 处理掩膜,生成掩膜,并缩放框masks = ops.process_mask(proto[i], pred[:,6:], pred[:, :4], img.shape[2:], upsample=True)# HWCpred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2...
Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [7, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 14 input_proj.1 - [[-2, -1], 1, Concat, [1]] - [-1, 3, RepC3, [256]] # 16, fpn_blocks.0 - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 17, Y4, lateral_convs.1 - [-1, 1...