Referência para ultralytics/nn/modules/block.py
Nota
Este ficheiro está disponível em https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/nn/modules/block .py. Se detectares um problema, por favor ajuda a corrigi-lo contribuindo com um Pull Request 🛠️. Obrigado 🙏!
ultralytics.nn.modules.block.DFL
Bases: Module
Módulo integral da perda focal de distribuição (DFL).
Propõe uma perda focal generalizada https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1=16)
Inicializa uma camada convolucional com um determinado número de canais de entrada.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Aplica uma camada de transformação à entrada tensor 'x' e devolve um tensor.
ultralytics.nn.modules.block.Proto
Bases: Module
YOLOv8 Mascara o módulo Proto para modelos de segmentação.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c_=256, c2=32)
Inicializa o módulo YOLOv8 mask Proto com o número especificado de protos e máscaras.
Os argumentos de entrada são ch_in, número de protos, número de máscaras.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Executa uma passagem para a frente através de camadas utilizando uma imagem de entrada com amostragem melhorada.
ultralytics.nn.modules.block.HGStem
Bases: Module
StemBlock da PPHGNetV2 com 5 convoluções e uma maxpool2d.
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, cm, c2)
Inicializa a camada SPP com canais de entrada/saída e tamanhos de kernel especificados para pooling máximo.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Passagem para a frente de uma camada de backbone PPHGNetV2.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.HGBlock
Bases: Module
HG_Block de PPHGNetV2 com 2 convoluções e LightConv.
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, cm, c2, k=3, n=6, lightconv=False, shortcut=False, act=nn.ReLU())
Inicializa um Gargalo CSP com 1 convolução usando os canais de entrada e saída especificados.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Passagem para a frente de uma camada de backbone PPHGNetV2.
ultralytics.nn.modules.block.SPP
Bases: Module
Camada Spatial Pyramid Pooling (SPP) https://arxiv.org/abs/1406.4729.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, k=(5, 9, 13))
Inicializa a camada SPP com canais de entrada/saída e tamanhos de kernel de pooling.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Passagem para a frente da camada SPP, realizando o agrupamento de pirâmides espaciais.
ultralytics.nn.modules.block.SPPF
Bases: Module
Camada Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) para YOLOv5 por Glenn Jocher.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, k=5)
Inicializa a camada SPPF com os canais de entrada/saída e o tamanho do kernel fornecidos.
Este módulo é equivalente a SPP(k=(5, 9, 13)).
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C1
Bases: Module
Gargalo do CSP com 1 convolução.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1)
Inicializa o CSP Bottleneck com configurações para 1 convolução com os argumentos ch_in, ch_out, number.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C2
Bases: Module
Gargalo do CSP com 2 convoluções.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Inicializa o módulo CSP Bottleneck com 2 convoluções com os argumentos ch_in, ch_out, number, shortcut, grupos, expansão.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C2f
Bases: Module
Implementação mais rápida do estrangulamento CSP com 2 convoluções.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5)
Inicializa a camada de estrangulamento CSP com duas convoluções com argumentos ch_in, ch_out, número, atalho, grupos, expansão.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
forward_split(x)
Passa para a frente utilizando split() em vez de chunk().
ultralytics.nn.modules.block.C3
Bases: Module
Gargalo do CSP com 3 convoluções.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Inicializa o CSP Bottleneck com os valores de canais, número, atalho, grupos e expansão fornecidos.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C3x
Bases: C3
Módulo C3 com evoluções cruzadas.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Inicializa a instância do C3TR e define os parâmetros padrão.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.RepC3
Bases: Module
Rep C3.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=3, e=1.0)
Inicializa o CSP Bottleneck com uma única convolução usando canais de entrada, canais de saída e número.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C3TR
Bases: C3
Módulo C3 com TransformerBlock().
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Inicializa o módulo C3Ghost com GhostBottleneck().
ultralytics.nn.modules.block.C3Ghost
Bases: C3
Módulo C3 com GhostBottleneck().
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Inicializa o módulo 'SPP' com vários tamanhos de pooling para o pooling de pirâmides espaciais.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.GhostBottleneck
Bases: Module
Gargalo Fantasma https://github.com/huawei-noah/ghostnet.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, k=3, s=1)
Inicializa o módulo GhostBottleneck com os argumentos ch_in, ch_out, kernel, stride.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.Bottleneck
Bases: Module
O teu problema padrão.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5)
Inicializa um módulo de gargalo com determinados canais de entrada/saída, opção de atalho, grupo, kernels e expansão.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.BottleneckCSP
Bases: Module
Gargalo do CSP https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Inicializa o CSP Bottleneck com argumentos para ch_in, ch_out, número, atalho, grupos, expansão.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Aplica um estrangulamento CSP com 3 convoluções.
ultralytics.nn.modules.block.ResNetBlock
Bases: Module
Bloco ResNet com camadas de convolução padrão.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, s=1, e=4)
Inicializa a convolução com os parâmetros fornecidos.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.ResNetLayer
Bases: Module
Camada ResNet com vários blocos ResNet.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, s=1, is_first=False, n=1, e=4)
Inicializa o ResNetLayer com argumentos.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.MaxSigmoidAttnBlock
Bases: Module
Bloqueio de atenção Sigmoid Max.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, nh=1, ec=128, gc=512, scale=False)
Inicializa o MaxSigmoidAttnBlock com os argumentos especificados.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, guide)
Avança o processo.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.C2fAttn
Bases: Module
Módulo C2f com um módulo attn adicional.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, ec=128, nh=1, gc=512, shortcut=False, g=1, e=0.5)
Inicializa a camada de estrangulamento CSP com duas convoluções com argumentos ch_in, ch_out, número, atalho, grupos, expansão.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, guide)
Passa para a frente através da camada C2f.
forward_split(x, guide)
Passa para a frente utilizando split() em vez de chunk().
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.ImagePoolingAttn
Bases: Module
ImagePoolingAttn: Melhora as incorporações de texto com informações sensíveis à imagem.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(ec=256, ch=(), ct=512, nh=8, k=3, scale=False)
Inicializa ImagePoolingAttn com os argumentos especificados.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, text)
Executa o mecanismo de atenção na entrada tensor x e guia tensor.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.ContrastiveHead
Bases: Module
Cabeça Contrastiva para YOLO-World calcula as pontuações região-texto de acordo com a semelhança entre a imagem e o texto características.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__()
Inicializa o ContrastiveHead com os parâmetros de similaridade região-texto especificados.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, w)
Função de avanço da aprendizagem contrastiva.
ultralytics.nn.modules.block.BNContrastiveHead
Bases: Module
Cabeça Contrastiva de Norma de Lote para YOLO-World usando norma de lote em vez de l2-normalização.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
embed_dims |
int
|
Incorpora dimensões de características de texto e imagem. |
necessário |
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(embed_dims)
Inicializa o ContrastiveHead com os parâmetros de similaridade região-texto.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x, w)
Função de avanço da aprendizagem contrastiva.
ultralytics.nn.modules.block.RepBottleneck
Bases: Bottleneck
Repete o estrangulamento.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5)
Inicializa um módulo RepBottleneck com canais de entrada/saída personalizáveis, opção de atalho, grupos e taxa de expansão proporção.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.RepCSP
Bases: C3
Rep CSP Bottleneck com 3 convoluções.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5)
Inicializa a camada RepCSP com os canais, repetições, atalho, grupos e taxa de expansão fornecidos.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.RepNCSPELAN4
Bases: Module
CSP-ELAN.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, c3, c4, n=1)
Inicializa a camada CSP-ELAN com os tamanhos de canal, repetições e convoluções especificados.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Passa para a frente através da camada RepNCSPELAN4.
forward_split(x)
Passa para a frente utilizando split() em vez de chunk().
ultralytics.nn.modules.block.ADown
Bases: Module
Baixa-te.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2)
Inicializa o módulo ADown com camadas de convolução para reduzir a amostragem da entrada dos canais c1 a c2.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
forward(x)
Passa para a frente através da camada ADown.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.SPPELAN
Bases: Module
SPP-ELAN.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2, c3, k=5)
Inicializa o bloco SPP-ELAN com camadas de convolução e pooling máximo para pooling de pirâmide espacial.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.Silence
Bases: Module
Silêncio.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__()
ultralytics.nn.modules.block.CBLinear
Bases: Module
CBLinear.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(c1, c2s, k=1, s=1, p=None, g=1)
Inicializa o módulo CBLinear, passando as entradas inalteradas.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
ultralytics.nn.modules.block.CBFuse
Bases: Module
CBFuse.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/block.py
__init__(idx)
Inicializa o módulo CBFuse com o índice de camadas para a fusão selectiva de características.
forward(xs)
Passa para a frente através da camada CBFuse.