Referência para ultralytics/nn/modules/head.py
Nota
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ultralytics.nn.modules.head.Detect
Bases: Module
YOLOv8 Detecta a cabeça para modelos de deteção.
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__init__(nc=80, ch=())
Inicializa a camada de deteção YOLOv8 com o número especificado de classes e canais.
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bias_init()
Inicializa as tendências de Detetar(), AVISO: requer disponibilidade de stride.
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decode_bboxes(bboxes, anchors)
forward(x)
Concatena e devolve caixas delimitadoras previstas e probabilidades de classe.
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ultralytics.nn.modules.head.Segment
Bases: Detect
YOLOv8 Cabeça de segmento para modelos de segmentação.
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__init__(nc=80, nm=32, npr=256, ch=())
Inicializa os atributos do modelo YOLO , como o número de máscaras, protótipos e camadas de convolução.
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forward(x)
Devolve os resultados do modelo e os coeficientes da máscara se estiver a treinar; caso contrário, devolve os resultados e os coeficientes da máscara.
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ultralytics.nn.modules.head.OBB
Bases: Detect
YOLOv8 Cabeça de deteção OBB para deteção com modelos de rotação.
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__init__(nc=80, ne=1, ch=())
Inicializa o OBB com o número de classes nc
e canais de camadas ch
.
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decode_bboxes(bboxes, anchors)
forward(x)
Concatena e devolve caixas delimitadoras previstas e probabilidades de classe.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.Pose
Bases: Detect
YOLOv8 Pose a cabeça para modelos de pontos-chave.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, kpt_shape=(17, 3), ch=())
Inicializa a rede YOLO com os parâmetros predefinidos e as camadas convolucionais.
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forward(x)
Executa a passagem para a frente através do modelo YOLO e devolve as previsões.
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kpts_decode(bs, kpts)
Descodifica os pontos-chave.
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ultralytics.nn.modules.head.Classify
Bases: Module
YOLOv8 cabeça de classificação, ou seja, x(b,c1,20,20) para x(b,c2).
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__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1)
Inicializa a cabeça de classificação YOLOv8 com os canais de entrada e saída especificados, tamanho do kernel, stride, preenchimento e grupos.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x)
Executa uma passagem para a frente do modelo YOLO nos dados de imagem de entrada.
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ultralytics.nn.modules.head.WorldDetect
Bases: Detect
Código fonte em ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, embed=512, with_bn=False, ch=())
Inicializa a camada de deteção YOLOv8 com nc classes e canais de camada ch.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/head.py
bias_init()
Inicializa as tendências de Detetar(), AVISO: requer disponibilidade de stride.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x, text)
Concatena e devolve caixas delimitadoras previstas e probabilidades de classe.
Código fonte em ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.RTDETRDecoder
Bases: Module
Módulo de descodificador de transformada deformável em tempo real (RTDETRDecoder) para deteção de objectos.
Este módulo descodificador utiliza a arquitetura Transformer juntamente com convoluções deformáveis para prever caixas delimitadoras e etiquetas de classe para objectos numa imagem. Integra características de várias camadas e passa por uma série de camadas de descodificador camadas do descodificador Transformer para produzir as previsões finais.
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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)
Inicializa o módulo RTDETRDecoder com os parâmetros fornecidos.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
nc |
int
|
Número de classes. A predefinição é 80. |
80
|
ch |
tuple
|
Canais nos mapas de características do backbone. A predefinição é (512, 1024, 2048). |
(512, 1024, 2048)
|
hd |
int
|
Dimensão das camadas ocultas. A predefinição é 256. |
256
|
nq |
int
|
Número de pontos de consulta. A predefinição é 300. |
300
|
ndp |
int
|
Número de pontos do descodificador. A predefinição é 4. |
4
|
nh |
int
|
Número de cabeças no caso de atenção com várias cabeças. A predefinição é 8. |
8
|
ndl |
int
|
Número de camadas do descodificador. A predefinição é 6. |
6
|
d_ffn |
int
|
Dimensão das redes feed-forward. A predefinição é 1024. |
1024
|
dropout |
float
|
Taxa de desistência. A predefinição é 0. |
0.0
|
act |
Module
|
Função de ativação. A predefinição é nn.ReLU. |
ReLU()
|
eval_idx |
int
|
Índice de avaliação. A predefinição é -1. |
-1
|
nd |
int
|
Número de reduções de ruído. A predefinição é 100. |
100
|
label_noise_ratio |
float
|
Relação de ruído da etiqueta. A predefinição é 0,5. |
0.5
|
box_noise_scale |
float
|
Escala de ruído da caixa. A predefinição é 1,0. |
1.0
|
learnt_init_query |
bool
|
Se deves aprender os embeddings iniciais da consulta. A predefinição é Falso. |
False
|
Código fonte em ultralytics/nn/modules/head.py
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|
forward(x, batch=None)
Executa a passagem para a frente do módulo, devolvendo a caixa delimitadora e as pontuações de classificação para a entrada.