Referenz fĂŒr ultralytics/nn/modules/block.py
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ultralytics.nn.modules.block.DFL
Basen: Module
Integraler Baustein der Distribution Focal Loss (DFL).
Vorgeschlagen in Generalized Focal Loss https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1=16)
Initialisiere eine Faltungsschicht mit einer bestimmten Anzahl von EingangskanÀlen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Wendet eine Transformatorschicht auf die Eingabe tensor 'x' an und gibt tensor zurĂŒck.
ultralytics.nn.modules.block.Proto
Basen: Module
YOLOv8 Maske Proto-Modul fĂŒr Segmentierungsmodelle.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c_=256, c2=32)
Initialisiert das Modul YOLOv8 mask Proto mit der angegebenen Anzahl von Protos und Masken.
Eingangsargumente sind ch_in, Anzahl der Protos, Anzahl der Masken.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
FĂŒhrt einen VorwĂ€rtsdurchlauf durch die Ebenen mit einem hochabgetasteten Eingangsbild durch.
ultralytics.nn.modules.block.HGStem
Basen: Module
StemBlock von PPHGNetV2 mit 5 Convolutions und einem maxpool2d.
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, cm, c2)
Initialisiere die SPP-Schicht mit Eingangs-/AusgangskanĂ€len und festgelegten KernelgröĂen fĂŒr das maximale Pooling.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
VorwÀrtspass einer PPHGNetV2-Backbone-Schicht.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.HGBlock
Basen: Module
HG_Block von PPHGNetV2 mit 2 Convolutions und LightConv.
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, cm, c2, k=3, n=6, lightconv=False, shortcut=False, act=nn.ReLU())
Initialisiert einen CSP Bottleneck mit 1 Faltung unter Verwendung der angegebenen Eingangs- und AusgangskanÀle.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
VorwÀrtspass einer PPHGNetV2-Backbone-Schicht.
ultralytics.nn.modules.block.SPP
Basen: Module
Spatial Pyramid Pooling (SPP) Ebene https://arxiv.org/abs/1406.4729.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, k=(5, 9, 13))
Initialisiere die SPP-Schicht mit Eingangs-/AusgangskanĂ€len und Pooling-KernelgröĂen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
VorwĂ€rtsdurchlauf der SPP-Schicht, die das rĂ€umliche Pyramiden-Pooling durchfĂŒhrt.
ultralytics.nn.modules.block.SPPF
Basen: Module
Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) Layer fĂŒr YOLOv5 von Glenn Jocher.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, k=5)
Initialisiert die SPPF-Schicht mit den angegebenen Eingangs-/AusgangskanĂ€len und der KernelgröĂe.
Dieses Modul ist gleichwertig mit SPP(k=(5, 9, 13)).
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C1
Basen: Module
CSP Bottleneck mit 1 Faltung.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1)
Initialisiert den CSP Bottleneck mit Konfigurationen fĂŒr 1 Faltung mit den Argumenten ch_in, ch_out, number.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C2
Basen: Module
CSP Bottleneck mit 2 Faltungen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Initialisiert das Modul CSP Bottleneck with 2 convolutions mit den Argumenten ch_in, ch_out, number, shortcut, Gruppen, Erweiterung.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C2f
Basen: Module
Schnellere Implementierung von CSP Bottleneck mit 2 Faltungen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5)
Initialisiere die CSP-Engpassschicht mit zwei Faltungen mit den Argumenten ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, Erweiterung.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
forward_split(x)
Weiterleitung mit split() anstelle von chunk().
ultralytics.nn.modules.block.C3
Basen: Module
CSP Bottleneck mit 3 Faltungen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Initialisiere den CSP Bottleneck mit den angegebenen Werten fĂŒr KanĂ€le, Anzahl, AbkĂŒrzung, Gruppen und Erweiterung.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C3x
Basen: C3
C3-Modul mit Querverbiegungen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Initialisiere die C3TR-Instanz und setze die Standardparameter.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.RepC3
Basen: Module
Vertreter C3.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=3, e=1.0)
Initialisiere CSP Bottleneck mit einer einzelnen Faltung unter Verwendung von EingangskanÀlen, AusgangskanÀlen und Anzahl.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C3TR
Basen: C3
C3-Modul mit TransformerBlock().
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Initialisiere das C3Ghost-Modul mit GhostBottleneck().
ultralytics.nn.modules.block.C3Ghost
Basen: C3
C3-Modul mit GhostBottleneck().
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Initialisiere das Modul "SPP" mit verschiedenen Pooling-GröĂen fĂŒr das rĂ€umliche Pyramiden-Pooling.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.GhostBottleneck
Basen: Module
Ghost Bottleneck https://github.com/huawei-noah/ghostnet.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, k=3, s=1)
Initialisiert das GhostBottleneck-Modul mit den Argumenten ch_in, ch_out, kernel, stride.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.Bottleneck
Basen: Module
Standard-Engpass.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5)
Initialisiert ein Engpassmodul mit den angegebenen Ein-/AusgangskanÀlen, der Shortcut-Option, der Gruppe, den Kerneln und der Erweiterung.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.BottleneckCSP
Basen: Module
CSP Bottleneck https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Initialisiert den CSP Bottleneck mit Argumenten fĂŒr ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
ultralytics.nn.modules.block.ResNetBlock
Basen: Module
ResNet-Block mit Standard-Faltungsschichten.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, s=1, e=4)
Initialisiere die Faltung mit den angegebenen Parametern.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.ResNetLayer
Basen: Module
ResNet-Schicht mit mehreren ResNet-Blöcken.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, s=1, is_first=False, n=1, e=4)
Initialisiert den ResNetLayer mit den angegebenen Argumenten.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.MaxSigmoidAttnBlock
Basen: Module
Max Sigmoid Aufmerksamkeitsblock.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, nh=1, ec=128, gc=512, scale=False)
Initialisiert MaxSigmoidAttnBlock mit den angegebenen Argumenten.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, guide)
Prozess vorantreiben.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C2fAttn
Basen: Module
C2f-Modul mit einem zusÀtzlichen Attn-Modul.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, ec=128, nh=1, gc=512, shortcut=False, g=1, e=0.5)
Initialisiere die CSP-Engpassschicht mit zwei Faltungen mit den Argumenten ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, Erweiterung.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, guide)
VorwÀrtsgang durch die C2f-Schicht.
forward_split(x, guide)
Weiterleitung mit split() anstelle von chunk().
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.ImagePoolingAttn
Basen: Module
ImagePoolingAttn: Verbessere die Texteinbettungen mit bildbasierten Informationen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(ec=256, ch=(), ct=512, nh=8, k=3, scale=False)
Initialisiert ImagePoolingAttn mit den angegebenen Argumenten.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, text)
FĂŒhrt den Aufmerksamkeitsmechanismus auf dem Input tensor x und dem Guide tensor aus.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.ContrastiveHead
Basen: Module
Contrastive Head fĂŒr YOLO-World berechnet die Region-Text-Bewertungen anhand der Ăhnlichkeit zwischen Bild- und Text Merkmalen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__()
Initialisiert ContrastiveHead mit den angegebenen Region-Text-Ăhnlichkeitsparametern.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, w)
VorwÀrtsfunktion des kontrastiven Lernens.
ultralytics.nn.modules.block.BNContrastiveHead
Basen: Module
Batch Norm Contrastive Head fĂŒr YOLO-World mit Batch Norm anstelle von l2-Normierung.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
embed_dims |
int
|
Dimensionen von Text- und Bildmerkmalen einbetten. |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(embed_dims)
Initialisiere ContrastiveHead mit Parametern fĂŒr die Ăhnlichkeit von Region und Text.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, w)
VorwÀrtsfunktion des kontrastiven Lernens.
ultralytics.nn.modules.block.RepBottleneck
Basen: Bottleneck
Rep-Engpass.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5)
Initialisiert ein RepBottleneck-Modul mit anpassbaren Eingangs-/AusgangskanĂ€len, VerknĂŒpfungsoptionen, Gruppen und Expansions VerhĂ€ltnis.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.RepCSP
Basen: C3
Rep CSP Bottleneck mit 3 Faltungen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Initialisiert die RepCSP-Schicht mit den angegebenen KanĂ€len, Wiederholungen, AbkĂŒrzungen, Gruppen und dem ExpansionsverhĂ€ltnis.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.RepNCSPELAN4
Basen: Module
CSP-ELAN.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, c3, c4, n=1)
Initialisiert die CSP-ELAN-Schicht mit den angegebenen KanalgröĂen, Wiederholungen und Faltungen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
forward_split(x)
Weiterleitung mit split() anstelle von chunk().
ultralytics.nn.modules.block.ADown
Basen: Module
ADown.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2)
Initialisiert das ADown-Modul mit Faltungsschichten, um den Eingang von den KanÀlen c1 bis c2 herunterzurechnen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
VorwÀrtspass durch die ADown-Schicht.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.SPPELAN
Basen: Module
SPP-ELAN.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, c3, k=5)
Initialisiert den SPP-ELAN-Block mit Faltungsschichten und maximalen Pooling-Schichten fĂŒr das rĂ€umliche Pyramiden-Pooling.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.Silence
Basen: Module
Schweigen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__()
ultralytics.nn.modules.block.CBLinear
Basen: Module
CBLinear.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2s, k=1, s=1, p=None, g=1)
Initialisiert das CBLinear-Modul und ĂŒbergibt die Eingaben unverĂ€ndert.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.CBFuse
Basen: Module
CBFuse.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(idx)
forward(xs)
VorwÀrts durch die CBFuse-Schicht.