Ссылка для ultralytics/nn/modules/head.py
Примечание
Этот файл доступен по адресу https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/nn/modules/head .py. Если ты заметил проблему, пожалуйста, помоги исправить ее, отправив Pull Request 🛠️. Спасибо 🙏!
ultralytics.nn.modules.head.Detect
Базы: Module
YOLOv8 Обнаружение головы для моделей обнаружения.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, ch=())
Инициализирует слой обнаружения YOLOv8 с указанным количеством классов и каналов.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
bias_init()
Инициализируй смещения Detect(), ВНИМАНИЕ: требуется наличие страйда.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
decode_bboxes(bboxes, anchors)
forward(x)
Конкатенирует и возвращает предсказанные граничные поля и вероятности классов.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.Segment
Базы: Detect
YOLOv8 Сегментная головка для моделей сегментации.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, nm=32, npr=256, ch=())
Инициализируй атрибуты модели YOLO , такие как количество масок, прототипов и слоев свертки.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x)
Возвращай выходы модели и коэффициенты маски, если она обучающая, в противном случае возвращай выходы и коэффициенты маски.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.OBB
Базы: Detect
YOLOv8 Насадка для обнаружения OBB для обнаружения с моделями вращения.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, ne=1, ch=())
Инициализируй OBB с количеством классов nc
и каналы слоев ch
.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
decode_bboxes(bboxes, anchors)
forward(x)
Конкатенирует и возвращает предсказанные граничные поля и вероятности классов.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.Pose
Базы: Detect
YOLOv8 Поза головы для моделей с ключевыми точками.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, kpt_shape=(17, 3), ch=())
Инициализируй сеть YOLO с параметрами по умолчанию и конволюционными слоями.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x)
Выполни прямой проход по модели YOLO и верни предсказания.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
kpts_decode(bs, kpts)
Декодируй ключевые точки.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.Classify
Базы: Module
YOLOv8 классификационной головки, то есть от x(b,c1,20,20) до x(b,c2).
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1)
Инициализирует классификационную головку YOLOv8 с указанными входными и выходными каналами, размером ядра, stride, паддинг и группы.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x)
Выполняет прямой проход модели YOLO по входным данным изображения.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.WorldDetect
Базы: Detect
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
__init__(nc=80, embed=512, with_bn=False, ch=())
Инициализируй слой обнаружения YOLOv8 с nc классами и каналами слоя ch.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
bias_init()
Инициализируй смещения Detect(), ВНИМАНИЕ: требуется наличие страйда.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
forward(x, text)
Конкатенирует и возвращает предсказанные граничные поля и вероятности классов.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
ultralytics.nn.modules.head.RTDETRDecoder
Базы: Module
Модуль Real-Time Deformable Transformer Decoder (RTDETRDecoder) для обнаружения объектов.
Этот модуль декодера использует архитектуру трансформера вместе с деформируемыми свертками для предсказания ограничительных рамок и метки классов для объектов на изображении. Он объединяет признаки из нескольких слоев и проходит через ряд слоев декодера Transformer, чтобы вывести окончательные предсказания.
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 |
|
__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)
Инициализирует модуль RTDETRDecoder с заданными параметрами.
Параметры:
Имя | Тип | Описание | По умолчанию |
---|---|---|---|
nc |
int
|
Количество классов. По умолчанию - 80. |
80
|
ch |
tuple
|
Каналы в картах характеристик магистрали. По умолчанию это (512, 1024, 2048). |
(512, 1024, 2048)
|
hd |
int
|
Размерность скрытых слоев. По умолчанию - 256. |
256
|
nq |
int
|
Количество точек запроса. По умолчанию - 300. |
300
|
ndp |
int
|
Количество точек декодера. По умолчанию - 4. |
4
|
nh |
int
|
Количество головок в многоголовом внимании. По умолчанию это 8. |
8
|
ndl |
int
|
Количество слоев декодера. По умолчанию это 6. |
6
|
d_ffn |
int
|
Размерность фид-форвардных сетей. По умолчанию это 1024. |
1024
|
dropout |
float
|
Уровень отсева. По умолчанию - 0. |
0.0
|
act |
Module
|
Функция активации. По умолчанию это nn.ReLU. |
ReLU()
|
eval_idx |
int
|
Индекс оценки. По умолчанию равен -1. |
-1
|
nd |
int
|
Количество денуазинга. По умолчанию это 100. |
100
|
label_noise_ratio |
float
|
Коэффициент шума этикетки. По умолчанию это 0,5. |
0.5
|
box_noise_scale |
float
|
Шкала шумов в боксе. По умолчанию это 1,0. |
1.0
|
learnt_init_query |
bool
|
Нужно ли изучать начальные вкрапления запроса. По умолчанию - False. |
False
|
Исходный код в ultralytics/nn/modules/head.py
272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 |
|
forward(x, batch=None)
Запускает прямой проход модуля, возвращая граничные рамки и оценки классификации для входных данных.