Référence pour ultralytics/nn/modules/conv.py
Note
Ce fichier est disponible à l'adresse https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/nn/modules/conv .py. Si tu repères un problème, aide à le corriger en contribuant à une Pull Request 🛠️. Merci 🙏 !
ultralytics.nn.modules.conv.Conv
Bases : Module
Convolution standard avec args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True)
Initialise la couche Conv avec les arguments donnés, y compris l'activation.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
ultralytics.nn.modules.conv.Conv2
Bases : Conv
Module RepConv simplifié avec Conv fusing.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=3, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True)
Initialise la couche Conv avec les arguments donnés, y compris l'activation.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
forward_fuse(x)
Applique la convolution fusionnée, la normalisation par lots et l'activation à l'entrée tensor.
fuse_convs()
Fusionne les convolutions parallèles.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.LightConv
Bases : Module
Convolution lumineuse avec args(ch_in, ch_out, kernel).
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, act=nn.ReLU())
Initialise la couche Conv avec les arguments donnés, y compris l'activation.
ultralytics.nn.modules.conv.DWConv
Bases : Conv
Convolution en profondeur.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True)
Initialise la convolution en profondeur avec les paramètres donnés.
ultralytics.nn.modules.conv.DWConvTranspose2d
Bases : ConvTranspose2d
Convolution par transposition en profondeur.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p1=0, p2=0)
Initialise la classe DWConvTranspose2d avec les paramètres donnés.
ultralytics.nn.modules.conv.ConvTranspose
Bases : Module
Convolution transposée 2d layer.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=2, s=2, p=0, bn=True, act=True)
Initialise la couche ConvTranspose2d avec la normalisation des lots et la fonction d'activation.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
Applique des convolutions transposées, une normalisation par lots et une activation à l'entrée.
ultralytics.nn.modules.conv.Focus
Bases : Module
Concentre toutes les informations dans l'espace c.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True)
Initialise l'objet Focus avec les valeurs de canal, de convolution, de remplissage, de groupe et d'activation définies par l'utilisateur.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
Applique la convolution à la concaténation de tensor et renvoie la sortie.
La forme de l'entrée est (b,c,w,h) et la forme de la sortie est (b,4c,w/2,h/2).
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.GhostConv
Bases : Module
Convolution fantĂ´me https://github.com/huawei-noah/ghostnet.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True)
Initialise l'objet GhostConv avec les canaux d'entrée, les canaux de sortie, la taille du noyau, l'intervalle de temps, les groupes et l'activation. l'activation.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
Propagation vers l'avant Ă travers une couche de goulot d'Ă©tranglement fantĂ´me avec saut de connexion.
ultralytics.nn.modules.conv.RepConv
Bases : Module
RepConv est un bloc de base de type rep, comprenant la formation et le statut de déploiement.
Ce module est utilisé dans RT-DETR. Basé sur https://github.com/DingXiaoH/RepVGG/blob/main/repvgg.py
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
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__init__(c1, c2, k=3, s=1, p=1, g=1, d=1, act=True, bn=False, deploy=False)
Initialise la couche de convolution légère avec les entrées, les sorties et la fonction d'activation optionnelle.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
forward_fuse(x)
fuse_convs()
Combine deux couches de convolution en une seule couche et supprime les attributs inutilisés de la classe.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
get_equivalent_kernel_bias()
Renvoie le noyau et le biais équivalents en ajoutant le noyau 3x3, le noyau 1x1 et le noyau d'identité avec leurs biais.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.ChannelAttention
Bases : Module
Module d'attention au canal https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/v3.0.0rc1/configs/rtmdet.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(channels)
Initialise la classe et définit les configurations de base et les variables d'instance nécessaires.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
Applique la passe avant en utilisant l'activation sur les convolutions de l'entrée, en utilisant éventuellement la normalisation par lots.
ultralytics.nn.modules.conv.SpatialAttention
Bases : Module
Module d'attention spatiale.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(kernel_size=7)
Initialise le module d'attention spatiale avec l'argument de la taille du noyau.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
Applique l'attention au canal et à l'espace sur l'entrée pour le recalibrage des caractéristiques.
ultralytics.nn.modules.conv.CBAM
Bases : Module
Module d'attention par blocs convolutifs.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, kernel_size=7)
Initialise le CBAM avec le canal d'entrée donné (c1) et la taille du noyau.
ultralytics.nn.modules.conv.Concat
Bases : Module
Concatène une liste de tenseurs le long d'une dimension.
Code source dans ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(dimension=1)
ultralytics.nn.modules.conv.autopad(k, p=None, d=1)
Tamponne les sorties de "mĂŞme" forme.