1、parameters
(1)nc代表目标检测所检测的种类
(2)depth_multiple:控制通道的深度的系数,表示channel的缩放系数,就是将配置里面的backbone和head部分有关通道的设置,全部乘以该系数即可;
width_multiple:控制网络宽度的系数;
在此解释一下网络深度与网络宽度
网络深度
实际在构建网络模型的时候,并不是直接使用上述第二个参数,而是用网络深度去乘以第二个参数,最终获得的数量才是真正的层数量。举个例子,此时网络深度是0.33,某个层的第二个参数是3,那么实际在构建网络模型的时候只创建了0.33*3=1个,并不是三个。
网络宽度同网络深度都需要乘系数
2、anchors
anchor我们经常称为锚
anchors有三行分为对应大中小特征图,分为对应大特征图、中特征图、小特征图
其中数字每种类型可看成三对,每个预测头所对应的anchors长宽大小
3、backbone(骨干网络*)
# yolov7 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [32, 3, 1]], # 0
[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 1-P1/2
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 3-P2/4
[-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],
[-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 11
[-1, 1, MP, []],
[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
[[-1, -3], 1, Concat, [1]], # 16-P3/8
[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 24
[-1, 1, MP, []],
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, -3], 1, Concat, [1]], # 29-P4/16
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]], # 37
[-1, 1, MP, []],
[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-3, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, -3], 1, Concat, [1]], # 42-P5/32
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]], # 50
]
from 表示该层的输入从哪来。-1表示输入取自上一层,-2表示上两层,3表示第3层(从0开始数),[-1, 4]表示取自上一层和第4层,依次类推。。。。。
number 表示该层模块堆叠的次数,对于C3、BottleneckCSP等模块,表示其子模块的堆叠,具体细节可以查看源代码。当然最终的次数还要乘上depth_multiple系数。
module 表示该层的模块是什么类型。Conv就是卷积+BN+激活模块。所有的模块在 model/common.py 中都有定义。
args 表示输入到模块的参数。例如Conv:[128, 3, 2] 表示输出通道128,卷积核尺寸3,strid=2,当然最终的输出通道数还要乘上 width_multiple,对于其他模块,第一个参数值一般都是指输出通道数,具体细节可以看 model/common.py 中的定义。
4、head
# yolov7 head
head:
[[-1, 1, SPPCSPC, [512]], # 51
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[37, 1, Conv, [256, 1, 1]], # route backbone P4
[[-1, -2], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 63
[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[24, 1, Conv, [128, 1, 1]], # route backbone P3
[[-1, -2], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 75
[-1, 1, MP, []],
[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
[[-1, -3, 63], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 88
[-1, 1, MP, []],
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, -3, 51], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 101
[75, 1, RepConv, [256, 3, 1]],
[88, 1, RepConv, [512, 3, 1]],
[101, 1, RepConv, [1024, 3, 1]],
[[102,103,104], 1, IDetect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]
其他规则和backbone规则一样,在这里解释一下
[102,103,104], 1, IDetect, [nc, anchors]
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]] 表示把第102、103和104三层作为Detect模块的输入,
[nc, anchors]是初始化Detect模块的参数。Detect模块在model/yolo.py中声明,相当于从模型中提出想要的层作为输入,转换为相应的检测头,其输出用来计算loss文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-801265.html
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