参考 ultralytics/nn/modules/conv.py
注
このファイルはhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/nn/modules/conv .py にあります。もし問題を発見したら、Pull Request🛠️ を投稿して修正にご協力ください。ありがとうございました!
ultralytics.nn.modules.conv.Conv
ベース: Module
引数(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)を持つ標準的な畳み込み。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True)
与えられた引数でConv層を初期化する。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
ultralytics.nn.modules.conv.Conv2
ベース: Conv
Convフュージングを備えた簡易RepConvモジュール。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=3, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True)
与えられた引数でConv層を初期化する。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
forward_fuse(x)
fuse_convs()
パラレル・コンボリューションを融合させる。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.LightConv
ベース: Module
args(ch_in, ch_out, kernel)によるライトコンボリューション。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, act=nn.ReLU())
ultralytics.nn.modules.conv.DWConv
ベース: Conv
深さ方向の畳み込み。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True)
与えられたパラメータで深度毎の畳み込みを初期化する。
ultralytics.nn.modules.conv.DWConvTranspose2d
ベース: ConvTranspose2d
深さ方向の転置畳み込み。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p1=0, p2=0)
与えられたパラメータで DWConvTranspose2d クラスを初期化します。
ultralytics.nn.modules.conv.ConvTranspose
ベース: Module
コンボリューション・トランスポーズ2Dレイヤー。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=2, s=2, p=0, bn=True, act=True)
バッチ正規化と活性化関数でConvTranspose2d層を初期化する。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
ultralytics.nn.modules.conv.Focus
ベース: Module
WHの情報をCスペースに集中させる。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True)
ユーザー定義のチャンネル、コンボリューション、パディング、グループ、活性化値で Focus オブジェクトを初期化します。
forward(x)
連結されたtensor に畳み込みを適用し、出力を返す。
入力形状は(b,c,w,h)、出力形状は(b,4c,w/2,h/2)。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.GhostConv
ベース: Module
Ghost Convolution https://github.com/huawei-noah/ghostnet。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True)
GhostConvオブジェクトを、入力チャンネル、出力チャンネル、カーネルサイズ、ストライド、グループ、アクティブ化で初期化します。 活性化します。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.RepConv
ベース: Module
RepConvは基本的なレップスタイルのブロックであり、トレーニングやデプロイの状況を含む。
このモジュールはRT-DETR で使用されている。 ベースは https://github.com/DingXiaoH/RepVGG/blob/main/repvgg.py
ソースコード 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)
ライト畳み込み層を、入力、出力、およびオプションの活性化関数で初期化します。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
forward_fuse(x)
fuse_convs()
2つの畳み込みレイヤーを1つのレイヤーに結合し、クラスから未使用の属性を削除する。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
get_equivalent_kernel_bias()
3x3カーネル、1x1カーネル、およびアイデンティティカーネルとそれらのバイアスを加算して、等価なカーネルとバイアスを返します。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.ChannelAttention
ベース: Module
チャンネルアテンションモジュールhttps://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/v3.0.0rc1/configs/rtmdet。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(channels)
クラスを初期化し、必要な基本構成とインスタンス変数を設定します。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
入力の畳み込みに対して活性化を使ってフォワードパスを適用し、オプションでバッチ正規化を使用する。
ultralytics.nn.modules.conv.SpatialAttention
ベース: Module
空間的注意モジュール。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(kernel_size=7)
Spatial-attention モジュールをカーネル・サイズ引数で初期化する。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
ultralytics.nn.modules.conv.CBAM
ベース: Module
畳み込みブロック注意モジュール。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, kernel_size=7)
与えられた入力チャンネル(c1)とカーネルサイズでCBAMを初期化する。
ultralytics.nn.modules.conv.Concat
ベース: Module
次元に沿ったテンソルのリストを連結する。
ソースコード ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(dimension=1)
ultralytics.nn.modules.conv.autopad(k, p=None, d=1)
パッドを "同じ "形状の出力にする。