YOLO中task.py改复杂的模块

张开发
• 2026/4/11 7:49:25 • 15 分钟阅读

最新文章

推荐文章

相关文章

分享文章

YOLO中task.py改复杂的模块
比如改一个多输入模块我们需要记录输入1的通道输入2的通道Conv_reduce的输入通道YOLO中这个模块接受层1和层2的作为输入那么层1和层2的输出通道肯定是知道的所以现在只需要在yaml里面标记整个模块的输出通道即可。class AF(nn.Module): def __init__(self,c1,c2,dim1,dim2): super().__init__() self.avg_pool nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv_atten nn.Sequential( nn.Conv2d(c1, c1,1), nn.Sigmoid() ) self.conv_redu nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size1, biasFalse) self.conv1 nn.Conv2d(dim1, 1, 1, 1) self.conv2 nn.Conv2d(dim2, 1, 1, 1) self.nonlin nn.Sigmoid() def forward(self, x): output torch.cat(x,1) att self.conv_atten(self.avg_pool(output)) #print(att.shape) output output * att output self.conv_redu(output) #print(output.shape) att self.conv1(x[0]) self.conv2(x[1]) att self.nonlin(att) #print(att.shape) output output * att return output- [[-1, 6], 1, AF, [32]] # cat backbone P4例如这条yaml接受第6层和上一层的输入输出通道数为32。这里参数为什么是一个因为这里只需要给出输出通道数即可其他参数可以再网络的记录中得到。elif m is AF: c1 sum(ch[x] for x in f) c3 ch[f[0]] c4 ch[f[1]] c2 args[0] args [c1,c2,c3,c4] print(args)f是一个表表示来自那一层这里的f里面就保存的内容相当于【-1,6】的索引ch是每一层的输出通道数ch[层索引]不就得到某层的输出通道了。这里随便借助一个中间变量c1,c2,c3,c4记录参数后合成列表【c1,c2,c3,c4】torch.nn.Sequential(*(m(*args))m相当于类名称加入类名为AF,不就相当于AF(c1,c2,c3,c4)吗

更多文章