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के लिए संदर्भ ultralytics/nn/modules/block.py

नोट

यह फ़ाइल यहाँ उपलब्ध है https://github.com/ultralytics/ultralytics/बूँद/मुख्य/ultralytics/nn/modules/block.py का उपयोग करें। यदि आप कोई समस्या देखते हैं तो कृपया पुल अनुरोध का योगदान करके इसे ठीक करने में मदद करें 🛠️। 🙏 धन्यवाद !



ultralytics.nn.modules.block.DFL

का रूप: Module

वितरण फोकल लॉस (डीएफएल) का इंटीग्रल मॉड्यूल।

सामान्यीकृत फोकल लॉस में प्रस्तावित https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
37 बांग्लादेश 38 39 40 41 42 43 44 45 46474849 5051 525354 55
class DFL(nn.Module):
    """
    Integral module of Distribution Focal Loss (DFL).

    Proposed in Generalized Focal Loss https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391
    """

    def __init__(self, c1=16):
        """Initialize a convolutional layer with a given number of input channels."""
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, 1, 1, bias=False).requires_grad_(False)
        x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)
        self.conv.weight.data[:] = nn.Parameter(x.view(1, c1, 1, 1))
        self.c1 = c1

    def forward(self, x):
        """Applies a transformer layer on input tensor 'x' and returns a tensor."""
        b, c, a = x.shape  # batch, channels, anchors
        return self.conv(x.view(b, 4, self.c1, a).transpose(2, 1).softmax(1)).view(b, 4, a)

__init__(c1=16)

इनपुट चैनलों की दी गई संख्या के साथ एक दृढ़ परत को प्रारंभ करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def __init__(self, c1=16):
    """Initialize a convolutional layer with a given number of input channels."""
    super().__init__()
    self.conv = nn.Conv2d(c1, 1, 1, bias=False).requires_grad_(False)
    x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)
    self.conv.weight.data[:] = nn.Parameter(x.view(1, c1, 1, 1))
    self.c1 = c1

forward(x)

इनपुट पर एक ट्रांसफार्मर परत लागू करता है tensor 'x' देता है और एक tensor.

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """Applies a transformer layer on input tensor 'x' and returns a tensor."""
    b, c, a = x.shape  # batch, channels, anchors
    return self.conv(x.view(b, 4, self.c1, a).transpose(2, 1).softmax(1)).view(b, 4, a)



ultralytics.nn.modules.block.Proto

का रूप: Module

YOLOv8 विभाजन मॉडल के लिए मास्क प्रोटो मॉड्यूल।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
59 60 61 62 63 64 65 66 67686970717273747576
class Proto(nn.Module):
    """YOLOv8 mask Proto module for segmentation models."""

    def __init__(self, c1, c_=256, c2=32):
        """
        Initializes the YOLOv8 mask Proto module with specified number of protos and masks.

        Input arguments are ch_in, number of protos, number of masks.
        """
        super().__init__()
        self.cv1 = Conv(c1, c_, k=3)
        self.upsample = nn.ConvTranspose2d(c_, c_, 2, 2, 0, bias=True)  # nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')
        self.cv2 = Conv(c_, c_, k=3)
        self.cv3 = Conv(c_, c2)

    def forward(self, x):
        """Performs a forward pass through layers using an upsampled input image."""
        return self.cv3(self.cv2(self.upsample(self.cv1(x))))

__init__(c1, c_=256, c2=32)

इनक्वियलाइज़ करता है YOLOv8 मास्क प्रोटो मॉड्यूल प्रोटो और मास्क की निर्दिष्ट संख्या के साथ।

इनपुट तर्क ch_in, प्रोटो की संख्या, मास्क की संख्या हैं।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def __init__(self, c1, c_=256, c2=32):
    """
    Initializes the YOLOv8 mask Proto module with specified number of protos and masks.

    Input arguments are ch_in, number of protos, number of masks.
    """
    super().__init__()
    self.cv1 = Conv(c1, c_, k=3)
    self.upsample = nn.ConvTranspose2d(c_, c_, 2, 2, 0, bias=True)  # nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')
    self.cv2 = Conv(c_, c_, k=3)
    self.cv3 = Conv(c_, c2)

forward(x)

एक upsampled इनपुट छवि का उपयोग परतों के माध्यम से एक आगे पास करता है.

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """Performs a forward pass through layers using an upsampled input image."""
    return self.cv3(self.cv2(self.upsample(self.cv1(x))))



ultralytics.nn.modules.block.HGStem

का रूप: Module

PPHGNetV2 का स्टेमब्लॉक 5 convolutions और एक maxpool2d के साथ।

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
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class HGStem(nn.Module):
    """
    StemBlock of PPHGNetV2 with 5 convolutions and one maxpool2d.

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
    """

    def __init__(self, c1, cm, c2):
        """Initialize the SPP layer with input/output channels and specified kernel sizes for max pooling."""
        super().__init__()
        self.stem1 = Conv(c1, cm, 3, 2, act=nn.ReLU())
        self.stem2a = Conv(cm, cm // 2, 2, 1, 0, act=nn.ReLU())
        self.stem2b = Conv(cm // 2, cm, 2, 1, 0, act=nn.ReLU())
        self.stem3 = Conv(cm * 2, cm, 3, 2, act=nn.ReLU())
        self.stem4 = Conv(cm, c2, 1, 1, act=nn.ReLU())
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1, padding=0, ceil_mode=True)

    def forward(self, x):
        """Forward pass of a PPHGNetV2 backbone layer."""
        x = self.stem1(x)
        x = F.pad(x, [0, 1, 0, 1])
        x2 = self.stem2a(x)
        x2 = F.pad(x2, [0, 1, 0, 1])
        x2 = self.stem2b(x2)
        x1 = self.pool(x)
        x = torch.cat([x1, x2], dim=1)
        x = self.stem3(x)
        x = self.stem4(x)
        return x

__init__(c1, cm, c2)

एसपीपी परत को इनपुट/आउटपुट चैनलों के साथ इनिशियलाइज़ करें और अधिकतम पूलिंग के लिए कर्नेल आकार निर्दिष्ट करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def __init__(self, c1, cm, c2):
    """Initialize the SPP layer with input/output channels and specified kernel sizes for max pooling."""
    super().__init__()
    self.stem1 = Conv(c1, cm, 3, 2, act=nn.ReLU())
    self.stem2a = Conv(cm, cm // 2, 2, 1, 0, act=nn.ReLU())
    self.stem2b = Conv(cm // 2, cm, 2, 1, 0, act=nn.ReLU())
    self.stem3 = Conv(cm * 2, cm, 3, 2, act=nn.ReLU())
    self.stem4 = Conv(cm, c2, 1, 1, act=nn.ReLU())
    self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1, padding=0, ceil_mode=True)

forward(x)

PPHGNetV2 बैकबोन लेयर का फॉरवर्ड पास।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
96 97  98 99 100 101 102 103 104 105  106 107 
def forward(self, x):
    """Forward pass of a PPHGNetV2 backbone layer."""
    x = self.stem1(x)
    x = F.pad(x, [0, 1, 0, 1])
    x2 = self.stem2a(x)
    x2 = F.pad(x2, [0, 1, 0, 1])
    x2 = self.stem2b(x2)
    x1 = self.pool(x)
    x = torch.cat([x1, x2], dim=1)
    x = self.stem3(x)
    x = self.stem4(x)
    return x



ultralytics.nn.modules.block.HGBlock

का रूप: Module

2 convolutions और LightConv के साथ PPHGNetV2 की HG_Block।

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py

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110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128129 130 131
class HGBlock(nn.Module):
    """
    HG_Block of PPHGNetV2 with 2 convolutions and LightConv.

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
    """

    def __init__(self, c1, cm, c2, k=3, n=6, lightconv=False, shortcut=False, act=nn.ReLU()):
        """Initializes a CSP Bottleneck with 1 convolution using specified input and output channels."""
        super().__init__()
        block = LightConv if lightconv else Conv
        self.m = nn.ModuleList(block(c1 if i == 0 else cm, cm, k=k, act=act) for i in range(n))
        self.sc = Conv(c1 + n * cm, c2 // 2, 1, 1, act=act)  # squeeze conv
        self.ec = Conv(c2 // 2, c2, 1, 1, act=act)  # excitation conv
        self.add = shortcut and c1 == c2

    def forward(self, x):
        """Forward pass of a PPHGNetV2 backbone layer."""
        y = [x]
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        y = self.ec(self.sc(torch.cat(y, 1)))
        return y + x if self.add else y

__init__(c1, cm, c2, k=3, n=6, lightconv=False, shortcut=False, act=nn.ReLU())

निर्दिष्ट इनपुट और आउटपुट चैनलों का उपयोग करके 1 कनवल्शन के साथ एक CSP बॉटलनेक को इनिशियलाइज़ करता है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
117118 119 120 121 122 123124
def __init__(self, c1, cm, c2, k=3, n=6, lightconv=False, shortcut=False, act=nn.ReLU()):
    """Initializes a CSP Bottleneck with 1 convolution using specified input and output channels."""
    super().__init__()
    block = LightConv if lightconv else Conv
    self.m = nn.ModuleList(block(c1 if i == 0 else cm, cm, k=k, act=act) for i in range(n))
    self.sc = Conv(c1 + n * cm, c2 // 2, 1, 1, act=act)  # squeeze conv
    self.ec = Conv(c2 // 2, c2, 1, 1, act=act)  # excitation conv
    self.add = shortcut and c1 == c2

forward(x)

PPHGNetV2 बैकबोन लेयर का फॉरवर्ड पास।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
126 127 128 129130 131
def forward(self, x):
    """Forward pass of a PPHGNetV2 backbone layer."""
    y = [x]
    y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
    y = self.ec(self.sc(torch.cat(y, 1)))
    return y + x if self.add else y



ultralytics.nn.modules.block.SPP

का रूप: Module

स्थानिक पिरामिड पूलिंग (एसपीपी) परत https://arxiv.org/abs/1406.4729।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147148
class SPP(nn.Module):
    """Spatial Pyramid Pooling (SPP) layer https://arxiv.org/abs/1406.4729."""

    def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):
        """Initialize the SPP layer with input/output channels and pooling kernel sizes."""
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_ * (len(k) + 1), c2, 1, 1)
        self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k])

    def forward(self, x):
        """Forward pass of the SPP layer, performing spatial pyramid pooling."""
        x = self.cv1(x)
        return self.cv2(torch.cat([x] + [m(x) for m in self.m], 1))

__init__(c1, c2, k=(5, 9, 13))

एसपीपी परत को इनपुट/आउटपुट चैनल और पूलिंग कर्नेल आकार के साथ प्रारंभ करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):
    """Initialize the SPP layer with input/output channels and pooling kernel sizes."""
    super().__init__()
    c_ = c1 // 2  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
    self.cv2 = Conv(c_ * (len(k) + 1), c2, 1, 1)
    self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k])

forward(x)

एसपीपी परत का फॉरवर्ड पास, स्थानिक पिरामिड पूलिंग का प्रदर्शन करना।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
145 146 147 148
def forward(self, x):
    """Forward pass of the SPP layer, performing spatial pyramid pooling."""
    x = self.cv1(x)
    return self.cv2(torch.cat([x] + [m(x) for m in self.m], 1))



ultralytics.nn.modules.block.SPPF

का रूप: Module

स्थानिक पिरामिड पूलिंग - के लिए फास्ट (एसपीपीएफ) परत YOLOv5 ग्लेन जोचर द्वारा.

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169170171 
class SPPF(nn.Module):
    """Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher."""

    def __init__(self, c1, c2, k=5):
        """
        Initializes the SPPF layer with given input/output channels and kernel size.

        This module is equivalent to SPP(k=(5, 9, 13)).
        """
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
        self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)

    def forward(self, x):
        """Forward pass through Ghost Convolution block."""
        x = self.cv1(x)
        y1 = self.m(x)
        y2 = self.m(y1)
        return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))

__init__(c1, c2, k=5)

दिए गए इनपुट/आउटपुट चैनल और कर्नेल आकार के साथ एसपीपीएफ परत को इनिशियलाइज़ करता है।

यह मॉड्यूल एसपीपी (के = (5, 9, 13)) के बराबर है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
154 155 156 157 158159 160 161 162 163164
def __init__(self, c1, c2, k=5):
    """
    Initializes the SPPF layer with given input/output channels and kernel size.

    This module is equivalent to SPP(k=(5, 9, 13)).
    """
    super().__init__()
    c_ = c1 // 2  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
    self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
    self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)

forward(x)

आगे भूत कनवल्शन ब्लॉक से गुजरता है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
166 167 168 169170 171
def forward(self, x):
    """Forward pass through Ghost Convolution block."""
    x = self.cv1(x)
    y1 = self.m(x)
    y2 = self.m(y1)
    return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))



ultralytics.nn.modules.block.C1

का रूप: Module

1 कनवल्शन के साथ सीएसपी अड़चन।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184185186
class C1(nn.Module):
    """CSP Bottleneck with 1 convolution."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1):
        """Initializes the CSP Bottleneck with configurations for 1 convolution with arguments ch_in, ch_out, number."""
        super().__init__()
        self.cv1 = Conv(c1, c2, 1, 1)
        self.m = nn.Sequential(*(Conv(c2, c2, 3) for _ in range(n)))

    def forward(self, x):
        """Applies cross-convolutions to input in the C3 module."""
        y = self.cv1(x)
        return self.m(y) + y

__init__(c1, c2, n=1)

तर्क ch_in, ch_out, संख्या के साथ 1 कनवल्शन के लिए कॉन्फ़िगरेशन के साथ CSP अड़चन को प्रारंभ करता है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def __init__(self, c1, c2, n=1):
    """Initializes the CSP Bottleneck with configurations for 1 convolution with arguments ch_in, ch_out, number."""
    super().__init__()
    self.cv1 = Conv(c1, c2, 1, 1)
    self.m = nn.Sequential(*(Conv(c2, c2, 3) for _ in range(n)))

forward(x)

C3 मॉड्यूल में इनपुट के लिए क्रॉस-कनवल्शन लागू करता है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
183 184 185 186
def forward(self, x):
    """Applies cross-convolutions to input in the C3 module."""
    y = self.cv1(x)
    return self.m(y) + y



ultralytics.nn.modules.block.C2

का रूप: Module

2 convolutions के साथ CSP अड़चन।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200201 202 203 204 205 206
class C2(nn.Module):
    """CSP Bottleneck with 2 convolutions."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        """Initializes the CSP Bottleneck with 2 convolutions module with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut,
        groups, expansion.
        """
        super().__init__()
        self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(2 * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        # self.attention = ChannelAttention(2 * self.c)  # or SpatialAttention()
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))

    def forward(self, x):
        """Forward pass through the CSP bottleneck with 2 convolutions."""
        a, b = self.cv1(x).chunk(2, 1)
        return self.cv2(torch.cat((self.m(a), b), 1))

__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)

तर्क ch_in, ch_out, संख्या, शॉर्टकट, के साथ 2 convolutions मॉड्यूल के साथ CSP अड़चन को प्रारंभ करता है, समूह, विस्तार।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
192 193 194 195 196 197 198199200 201 
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
    """Initializes the CSP Bottleneck with 2 convolutions module with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut,
    groups, expansion.
    """
    super().__init__()
    self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
    self.cv2 = Conv(2 * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
    # self.attention = ChannelAttention(2 * self.c)  # or SpatialAttention()
    self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))

forward(x)

फॉरवर्ड 2 convolutions के साथ CSP अड़चन के माध्यम से गुजरें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
203 204 205 206
def forward(self, x):
    """Forward pass through the CSP bottleneck with 2 convolutions."""
    a, b = self.cv1(x).chunk(2, 1)
    return self.cv2(torch.cat((self.m(a), b), 1))



ultralytics.nn.modules.block.C2f

का रूप: Module

2 संकल्पों के साथ सीएसपी अड़चन का तेजी से कार्यान्वयन।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
209 210 211 212 213 214 215 216 217 218219 220 221 222 223 224 225 226 227 228229 230231232
class C2f(nn.Module):
    """Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):
        """Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups,
        expansion.
        """
        super().__init__()
        self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))

    def forward(self, x):
        """Forward pass through C2f layer."""
        y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        return self.cv2(torch.cat(y, 1))

    def forward_split(self, x):
        """Forward pass using split() instead of chunk()."""
        y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        return self.cv2(torch.cat(y, 1))

__init__(c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5)

तर्क के साथ दो convolutions के साथ CSP अड़चन परत प्रारंभ करें ch_in, ch_out, संख्या, शॉर्टकट, समूह, विस्‍तार।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
212 213 214 215 216 217 218219 220
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):
    """Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups,
    expansion.
    """
    super().__init__()
    self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
    self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
    self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))

forward(x)

आगे C2f परत के माध्यम से गुजरें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
222 223 224 225 226
def forward(self, x):
    """Forward pass through C2f layer."""
    y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))
    y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
    return self.cv2(torch.cat(y, 1))

forward_split(x)

चंक() के बजाय स्प्लिट () का उपयोग करके फॉरवर्ड पास।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward_split(self, x):
    """Forward pass using split() instead of chunk()."""
    y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
    y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
    return self.cv2(torch.cat(y, 1))



ultralytics.nn.modules.block.C3

का रूप: Module

3 convolutions के साथ सीएसपी अड़चन।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249
class C3(nn.Module):
    """CSP Bottleneck with 3 convolutions."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        """Initialize the CSP Bottleneck with given channels, number, shortcut, groups, and expansion values."""
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((1, 1), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))

    def forward(self, x):
        """Forward pass through the CSP bottleneck with 2 convolutions."""
        return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))

__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)

दिए गए चैनलों, संख्या, शॉर्टकट, समूहों और विस्तार मूल्यों के साथ CSP अड़चन प्रारंभ करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
238 239 240 241 242 243 244245
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
    """Initialize the CSP Bottleneck with given channels, number, shortcut, groups, and expansion values."""
    super().__init__()
    c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
    self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
    self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
    self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((1, 1), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))

forward(x)

फॉरवर्ड 2 convolutions के साथ CSP अड़चन के माध्यम से गुजरें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """Forward pass through the CSP bottleneck with 2 convolutions."""
    return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))



ultralytics.nn.modules.block.C3x

का रूप: C3

क्रॉस-convolutions के साथ C3 मॉड्यूल।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
252 253 254 255 256 257 258  259
class C3x(C3):
    """C3 module with cross-convolutions."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        """Initialize C3TR instance and set default parameters."""
        super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
        self.c_ = int(c2 * e)
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(self.c_, self.c_, shortcut, g, k=((1, 3), (3, 1)), e=1) for _ in range(n)))

__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)

C3TR इंस्टेंस को इनिशियलाइज़ करें और डिफ़ॉल्ट पैरामीटर सेट करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
255 256 257 258 259
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
    """Initialize C3TR instance and set default parameters."""
    super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
    self.c_ = int(c2 * e)
    self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(self.c_, self.c_, shortcut, g, k=((1, 3), (3, 1)), e=1) for _ in range(n)))



ultralytics.nn.modules.block.RepC3

का रूप: Module

प्रतिनिधि C3.

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274275276
class RepC3(nn.Module):
    """Rep C3."""

    def __init__(self, c1, c2, n=3, e=1.0):
        """Initialize CSP Bottleneck with a single convolution using input channels, output channels, and number."""
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c2, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c1, c2, 1, 1)
        self.m = nn.Sequential(*[RepConv(c_, c_) for _ in range(n)])
        self.cv3 = Conv(c_, c2, 1, 1) if c_ != c2 else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        """Forward pass of RT-DETR neck layer."""
        return self.cv3(self.m(self.cv1(x)) + self.cv2(x))

__init__(c1, c2, n=3, e=1.0)

इनपुट चैनलों, आउटपुट चैनलों और संख्या का उपयोग करके एकल कनवल्शन के साथ सीएसपी बॉटलनेक को इनिशियलाइज़ करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
265 266 267 268 269270 271 272
def __init__(self, c1, c2, n=3, e=1.0):
    """Initialize CSP Bottleneck with a single convolution using input channels, output channels, and number."""
    super().__init__()
    c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, c2, 1, 1)
    self.cv2 = Conv(c1, c2, 1, 1)
    self.m = nn.Sequential(*[RepConv(c_, c_) for _ in range(n)])
    self.cv3 = Conv(c_, c2, 1, 1) if c_ != c2 else nn.Identity()

forward(x)

का फॉरवर्ड पास RT-DETR गर्दन की परत।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """Forward pass of RT-DETR neck layer."""
    return self.cv3(self.m(self.cv1(x)) + self.cv2(x))



ultralytics.nn.modules.block.C3TR

का रूप: C3

TransformerBlock() के साथ C3 मॉड्यूल।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
279 280 281 282 283 284 285 286
class C3TR(C3):
    """C3 module with TransformerBlock()."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        """Initialize C3Ghost module with GhostBottleneck()."""
        super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
        c_ = int(c2 * e)
        self.m = TransformerBlock(c_, c_, 4, n)

__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)

GhostBottleneck() के साथ C3Ghost मॉड्यूल प्रारंभ करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
282 283 284 285286
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
    """Initialize C3Ghost module with GhostBottleneck()."""
    super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
    c_ = int(c2 * e)
    self.m = TransformerBlock(c_, c_, 4, n)



ultralytics.nn.modules.block.C3Ghost

का रूप: C3

GhostBottleneck() के साथ C3 मॉड्यूल।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
289 290 291 292 293 294 295 296
class C3Ghost(C3):
    """C3 module with GhostBottleneck()."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        """Initialize 'SPP' module with various pooling sizes for spatial pyramid pooling."""
        super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.m = nn.Sequential(*(GhostBottleneck(c_, c_) for _ in range(n)))

__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)

स्थानिक पिरामिड पूलिंग के लिए विभिन्न पूलिंग आकारों के साथ 'एसपीपी' मॉड्यूल प्रारंभ करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
292 293 294 295296
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
    """Initialize 'SPP' module with various pooling sizes for spatial pyramid pooling."""
    super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
    c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
    self.m = nn.Sequential(*(GhostBottleneck(c_, c_) for _ in range(n)))



ultralytics.nn.modules.block.GhostBottleneck

का रूप: Module

भूत अड़चन https://github.com/huawei-noah/ghostnet।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316317
class GhostBottleneck(nn.Module):
    """Ghost Bottleneck https://github.com/huawei-noah/ghostnet."""

    def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1):
        """Initializes GhostBottleneck module with arguments ch_in, ch_out, kernel, stride."""
        super().__init__()
        c_ = c2 // 2
        self.conv = nn.Sequential(
            GhostConv(c1, c_, 1, 1),  # pw
            DWConv(c_, c_, k, s, act=False) if s == 2 else nn.Identity(),  # dw
            GhostConv(c_, c2, 1, 1, act=False),  # pw-linear
        )
        self.shortcut = (
            nn.Sequential(DWConv(c1, c1, k, s, act=False), Conv(c1, c2, 1, 1, act=False)) if s == 2 else nn.Identity()
        )

    def forward(self, x):
        """Applies skip connection and concatenation to input tensor."""
        return self.conv(x) + self.shortcut(x)

__init__(c1, c2, k=3, s=1)

GhostBottleneck मॉड्यूल को तर्कों ch_in, ch_out, कर्नेल, स्ट्राइड के साथ प्रारंभ करता है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
302 303 304 305 306 307 308 309310 311 312313
def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1):
    """Initializes GhostBottleneck module with arguments ch_in, ch_out, kernel, stride."""
    super().__init__()
    c_ = c2 // 2
    self.conv = nn.Sequential(
        GhostConv(c1, c_, 1, 1),  # pw
        DWConv(c_, c_, k, s, act=False) if s == 2 else nn.Identity(),  # dw
        GhostConv(c_, c2, 1, 1, act=False),  # pw-linear
    )
    self.shortcut = (
        nn.Sequential(DWConv(c1, c1, k, s, act=False), Conv(c1, c2, 1, 1, act=False)) if s == 2 else nn.Identity()
    )

forward(x)

इनपुट पर कनेक्शन और संयोजन को छोड़ देता है tensor.

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """Applies skip connection and concatenation to input tensor."""
    return self.conv(x) + self.shortcut(x)



ultralytics.nn.modules.block.Bottleneck

का रूप: Module

मानक अड़चन।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330331332 333 334335
class Bottleneck(nn.Module):
    """Standard bottleneck."""

    def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5):
        """Initializes a bottleneck module with given input/output channels, shortcut option, group, kernels, and
        expansion.
        """
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1)
        self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g)
        self.add = shortcut and c1 == c2

    def forward(self, x):
        """'forward()' applies the YOLO FPN to input data."""
        return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))

__init__(c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5)

दिए गए इनपुट/आउटपुट चैनल, शॉर्टकट विकल्प, समूह, गुठली, और के साथ एक अड़चन मॉड्यूल को इनिशियलाइज़ करता है विस्‍तार।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
323 324 325 326 327 328 329 330 331
def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5):
    """Initializes a bottleneck module with given input/output channels, shortcut option, group, kernels, and
    expansion.
    """
    super().__init__()
    c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1)
    self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g)
    self.add = shortcut and c1 == c2

forward(x)

'forward()' लागू होता है YOLO डेटा इनपुट करने के लिए FPN।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """'forward()' applies the YOLO FPN to input data."""
    return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))



ultralytics.nn.modules.block.BottleneckCSP

का रूप: Module

सीएसपी अड़चन https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348349 350351 352 353 354 355 356357
class BottleneckCSP(nn.Module):
    """CSP Bottleneck https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        """Initializes the CSP Bottleneck given arguments for ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion."""
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = nn.Conv2d(c1, c_, 1, 1, bias=False)
        self.cv3 = nn.Conv2d(c_, c_, 1, 1, bias=False)
        self.cv4 = Conv(2 * c_, c2, 1, 1)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * c_)  # applied to cat(cv2, cv3)
        self.act = nn.SiLU()
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)))

    def forward(self, x):
        """Applies a CSP bottleneck with 3 convolutions."""
        y1 = self.cv3(self.m(self.cv1(x)))
        y2 = self.cv2(x)
        return self.cv4(self.act(self.bn(torch.cat((y1, y2), 1))))

__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)

सीएसपी अड़चन को ch_in, ch_out, संख्या, शॉर्टकट, समूह, विस्तार के लिए दिए गए तर्क को प्रारंभ करता है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
341 342 343 344 345 346 347 348349350 351
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
    """Initializes the CSP Bottleneck given arguments for ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion."""
    super().__init__()
    c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
    self.cv2 = nn.Conv2d(c1, c_, 1, 1, bias=False)
    self.cv3 = nn.Conv2d(c_, c_, 1, 1, bias=False)
    self.cv4 = Conv(2 * c_, c2, 1, 1)
    self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * c_)  # applied to cat(cv2, cv3)
    self.act = nn.SiLU()
    self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)))

forward(x)

3 convolutions के साथ एक सीएसपी अड़चन लागू करता है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """Applies a CSP bottleneck with 3 convolutions."""
    y1 = self.cv3(self.m(self.cv1(x)))
    y2 = self.cv2(x)
    return self.cv4(self.act(self.bn(torch.cat((y1, y2), 1))))



ultralytics.nn.modules.block.ResNetBlock

का रूप: Module

मानक कनवल्शन परतों के साथ ResNet ब्लॉक।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
360 361 362 363 364 365 366 367368369 370 371 372373 374
class ResNetBlock(nn.Module):
    """ResNet block with standard convolution layers."""

    def __init__(self, c1, c2, s=1, e=4):
        """Initialize convolution with given parameters."""
        super().__init__()
        c3 = e * c2
        self.cv1 = Conv(c1, c2, k=1, s=1, act=True)
        self.cv2 = Conv(c2, c2, k=3, s=s, p=1, act=True)
        self.cv3 = Conv(c2, c3, k=1, act=False)
        self.shortcut = nn.Sequential(Conv(c1, c3, k=1, s=s, act=False)) if s != 1 or c1 != c3 else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        """Forward pass through the ResNet block."""
        return F.relu(self.cv3(self.cv2(self.cv1(x))) + self.shortcut(x))

__init__(c1, c2, s=1, e=4)

दिए गए मापदंडों के साथ कनवल्शन को इनियलाइज़ करें।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
363 364 365 366 367368369 370
def __init__(self, c1, c2, s=1, e=4):
    """Initialize convolution with given parameters."""
    super().__init__()
    c3 = e * c2
    self.cv1 = Conv(c1, c2, k=1, s=1, act=True)
    self.cv2 = Conv(c2, c2, k=3, s=s, p=1, act=True)
    self.cv3 = Conv(c2, c3, k=1, act=False)
    self.shortcut = nn.Sequential(Conv(c1, c3, k=1, s=s, act=False)) if s != 1 or c1 != c3 else nn.Identity()

forward(x)

ResNet ब्लॉक से फॉरवर्ड पास।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """Forward pass through the ResNet block."""
    return F.relu(self.cv3(self.cv2(self.cv1(x))) + self.shortcut(x))



ultralytics.nn.modules.block.ResNetLayer

का रूप: Module

कई ResNet ब्लॉक के साथ ResNet परत।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388389390 391 392 393 394 395 396
class ResNetLayer(nn.Module):
    """ResNet layer with multiple ResNet blocks."""

    def __init__(self, c1, c2, s=1, is_first=False, n=1, e=4):
        """Initializes the ResNetLayer given arguments."""
        super().__init__()
        self.is_first = is_first

        if self.is_first:
            self.layer = nn.Sequential(
                Conv(c1, c2, k=7, s=2, p=3, act=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
            )
        else:
            blocks = [ResNetBlock(c1, c2, s, e=e)]
            blocks.extend([ResNetBlock(e * c2, c2, 1, e=e) for _ in range(n - 1)])
            self.layer = nn.Sequential(*blocks)

    def forward(self, x):
        """Forward pass through the ResNet layer."""
        return self.layer(x)

__init__(c1, c2, s=1, is_first=False, n=1, e=4)

ResNetLayer दिए गए तर्कों को इनinitializes करता है।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390391392
def __init__(self, c1, c2, s=1, is_first=False, n=1, e=4):
    """Initializes the ResNetLayer given arguments."""
    super().__init__()
    self.is_first = is_first

    if self.is_first:
        self.layer = nn.Sequential(
            Conv(c1, c2, k=7, s=2, p=3, act=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        )
    else:
        blocks = [ResNetBlock(c1, c2, s, e=e)]
        blocks.extend([ResNetBlock(e * c2, c2, 1, e=e) for _ in range(n - 1)])
        self.layer = nn.Sequential(*blocks)

forward(x)

ResNet लेयर से फॉरवर्ड पास।

में स्रोत कोड ultralytics/nn/modules/block.py
def forward(self, x):
    """Forward pass through the ResNet layer."""
    return self.layer(x)





2023-11-12 बनाया गया, अपडेट किया गया 2023-12-08
लेखक: ग्लेन-जोचर (4)