Referenz fĂŒr ultralytics/nn/modules/head.py
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ultralytics.nn.modules.head.Detect
Basen: Module
YOLOv8 Erkennungskopf fĂŒr Erkennungsmodelle.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, ch=())
Initialisiert die Erkennungsschicht YOLOv8 mit der angegebenen Anzahl von Klassen und KanÀlen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
bias_init()
Initialisiere die Detect()-Vorspannung, WARNUNG: erfordert die VerfĂŒgbarkeit von Strides.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
decode_bboxes(bboxes, anchors)
forward(x)
Verbindet die vorhergesagten Bounding Boxes und Klassenwahrscheinlichkeiten und gibt sie zurĂŒck.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.Segment
Basen: Detect
YOLOv8 Segmentkopf fĂŒr Segmentierungsmodelle.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, nm=32, npr=256, ch=())
Initialisiere die YOLO Modellattribute wie die Anzahl der Masken, Prototypen und die Faltungsschichten.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x)
RĂŒckgabe der ModellausgĂ€nge und Maskenkoeffizienten, wenn trainiert wird, ansonsten RĂŒckgabe der AusgĂ€nge und Maskenkoeffizienten.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.OBB
Basen: Detect
YOLOv8 OBB-Erfassungskopf fĂŒr die Erfassung mit Rotationsmodellen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, ne=1, ch=())
OBB mit Anzahl der Klassen initialisieren nc
und SchichtkanÀle ch
.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
decode_bboxes(bboxes, anchors)
forward(x)
Verbindet die vorhergesagten Bounding Boxes und Klassenwahrscheinlichkeiten und gibt sie zurĂŒck.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.Pose
Basen: Detect
YOLOv8 Pose Kopf fĂŒr Keypoint-Modelle.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, kpt_shape=(17, 3), ch=())
Initialisiere das YOLO Netzwerk mit den Standardparametern und Faltungsschichten.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x)
FĂŒhre einen VorwĂ€rtsdurchlauf durch das Modell YOLO durch und liefere Vorhersagen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
kpts_decode(bs, kpts)
Dekodiert Keypoints.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.Classify
Basen: Module
YOLOv8 Klassifizierungskopf, d. h. x(b,c1,20,20) zu x(b,c2).
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1)
Initialisiert YOLOv8 Klassifizierungskopf mit den angegebenen Eingangs- und AusgangskanĂ€len, der KernelgröĂe, dem Stride, AuffĂŒllung und Gruppen.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x)
FĂŒhrt einen VorwĂ€rtsdurchlauf des YOLO Modells auf den eingegebenen Bilddaten durch.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.WorldDetect
Basen: Detect
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, embed=512, with_bn=False, ch=())
Initialisiere YOLOv8 Erkennungsschicht mit nc Klassen und SchichtkanÀlen ch.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
bias_init()
Initialisiere die Detect()-Vorspannung, WARNUNG: erfordert die VerfĂŒgbarkeit von Strides.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x, text)
Verbindet die vorhergesagten Bounding Boxes und Klassenwahrscheinlichkeiten und gibt sie zurĂŒck.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.RTDETRDecoder
Basen: Module
Real-Time Deformable Transformer Decoder (RTDETRDecoder) Modul zur Objekterkennung.
Dieses Decodermodul nutzt die Transformer-Architektur zusammen mit deformierbaren Faltungen, um Bounding Boxes und Klassenbezeichnungen fĂŒr Objekte in einem Bild vorherzusagen. Es integriert Merkmale aus mehreren Schichten und durchlĂ€uft eine Reihe von Transformer-Decoder-Schichten, um die endgĂŒltigen Vorhersagen auszugeben.
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
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|
__init__(nc=80, ch=(512, 1024, 2048), hd=256, nq=300, ndp=4, nh=8, ndl=6, d_ffn=1024, dropout=0.0, act=nn.ReLU(), eval_idx=-1, nd=100, label_noise_ratio=0.5, box_noise_scale=1.0, learnt_init_query=False)
Initialisiert das RTDETRDecoder-Modul mit den angegebenen Parametern.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
nc |
int
|
Anzahl der Klassen. Standard ist 80. |
80
|
ch |
tuple
|
KanÀle in den Backbone-Feature-Maps. Die Voreinstellung ist (512, 1024, 2048). |
(512, 1024, 2048)
|
hd |
int
|
Dimension der versteckten Schichten. Die Voreinstellung ist 256. |
256
|
nq |
int
|
Anzahl der Abfragepunkte. Standard ist 300. |
300
|
ndp |
int
|
Anzahl der Decoderpunkte. Standard ist 4. |
4
|
nh |
int
|
Anzahl der Köpfe in der Multi-Head-Aufmerksamkeit. Standard ist 8. |
8
|
ndl |
int
|
Anzahl der Decoderschichten. Standard ist 6. |
6
|
d_ffn |
int
|
Dimension der Feedforward-Netzwerke. Die Voreinstellung ist 1024. |
1024
|
dropout |
float
|
Abbrecherquote. Standardwert ist 0. |
0.0
|
act |
Module
|
Aktivierungsfunktion. Standard ist nn.ReLU. |
ReLU()
|
eval_idx |
int
|
Bewertungsindex. Standardwert ist -1. |
-1
|
nd |
int
|
Anzahl der RauschunterdrĂŒckung. Die Voreinstellung ist 100. |
100
|
label_noise_ratio |
float
|
RauschverhÀltnis des Etiketts. Standardwert ist 0,5. |
0.5
|
box_noise_scale |
float
|
Skala fĂŒr das Boxrauschen. Standardwert ist 1,0. |
1.0
|
learnt_init_query |
bool
|
Ob die anfÀngliche Einbettung der Abfrage gelernt werden soll. Standard ist False. |
False
|
Quellcode in ultralytics/nn/modules/head.py
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|
forward(x, batch=None)
FĂŒhrt den VorwĂ€rtsdurchlauf des Moduls aus und gibt die Bounding Box und die Klassifizierungsergebnisse fĂŒr die Eingabe zurĂŒck.