Referans için ultralytics/nn/modules/conv.py
Not
Bu dosya https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/nn/modules/conv .py adresinde mevcuttur. Bir sorun tespit ederseniz lütfen bir Çekme İsteği 🛠️ ile katkıda bulunarak düzeltilmesine yardımcı olun. Teşekkürler 🙏!
ultralytics.nn.modules.conv.Conv
Üsler: Module
Args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation) ile standart konvolüsyon.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True)
Conv katmanını aktivasyon dahil verilen argümanlarla başlatır.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
ultralytics.nn.modules.conv.Conv2
Üsler: Conv
Conv kaynaştırma ile basitleştirilmiş RepConv modülü.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=3, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True)
Conv katmanını aktivasyon dahil verilen argümanlarla başlatır.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
forward_fuse(x)
fuse_convs()
Paralel konvolüsyonları birleştirin.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.LightConv
Üsler: Module
args(ch_in, ch_out, kernel) ile hafif konvolüsyon.
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/ppdet/modeling/backbones/hgnet_v2.py
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, act=nn.ReLU())
Conv katmanını aktivasyon dahil verilen argümanlarla başlatır.
ultralytics.nn.modules.conv.DWConv
Üsler: Conv
Derinlik-bilge konvolüsyon.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True)
Verilen parametrelerle Derinlik-bilge konvolüsyonu başlatın.
ultralytics.nn.modules.conv.DWConvTranspose2d
Üsler: ConvTranspose2d
Derinlik-bilge transpoze konvolüsyonu.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p1=0, p2=0)
DWConvTranspose2d sınıfını verilen parametrelerle başlatır.
ultralytics.nn.modules.conv.ConvTranspose
Üsler: Module
Konvolüsyon transpoze 2d katmanı.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=2, s=2, p=0, bn=True, act=True)
ConvTranspose2d katmanını toplu normalleştirme ve aktivasyon fonksiyonu ile başlatın.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
ultralytics.nn.modules.conv.Focus
Üsler: Module
Wh bilgisini c-uzayına odaklayın.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True)
Focus nesnesini kullanıcı tanımlı kanal, evrişim, dolgu, grup ve aktivasyon değerleriyle başlatır.
forward(x)
Birleştirilmiş tensor adresine konvolüsyon uygular ve çıktıyı döndürür.
Giriş şekli (b,c,w,h) ve çıkış şekli (b,4c,w/2,h/2) şeklindedir.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.GhostConv
Üsler: Module
Hayalet Konvolüsyon https://github.com/huawei-noah/ghostnet.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True)
GhostConv nesnesini giriş kanalları, çıkış kanalları, kernel boyutu, stride, gruplar ve Aktivasyon.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
ultralytics.nn.modules.conv.RepConv
Üsler: Module
RepConv, eğitim ve dağıtım durumunu içeren temel bir temsilci tarzı bloktur.
Bu modül RT-DETR adresinde kullanılmaktadır. https://github.com/DingXiaoH/RepVGG/blob/main/repvgg.py temel alınmıştır
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 |
|
__init__(c1, c2, k=3, s=1, p=1, g=1, d=1, act=True, bn=False, deploy=False)
Light Convolution katmanını girişler, çıkışlar ve isteğe bağlı aktivasyon fonksiyonu ile başlatır.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
forward_fuse(x)
fuse_convs()
İki konvolüsyon katmanını tek bir katmanda birleştirir ve kullanılmayan öznitelikleri sınıftan kaldırır.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
get_equivalent_kernel_bias()
3x3 kernel, 1x1 kernel ve kimlik kernelini önyargılarıyla birlikte ekleyerek eşdeğer kernel ve önyargı döndürür.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
ultralytics.nn.modules.conv.ChannelAttention
Üsler: Module
Kanal dikkat modülü https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/v3.0.0rc1/configs/rtmdet.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(channels)
Sınıfı başlatır ve gerekli temel yapılandırmaları ve örnek değişkenlerini ayarlar.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
İsteğe bağlı olarak toplu normalleştirme kullanarak, girişin konvolüsyonları üzerinde aktivasyon kullanarak ileri geçiş uygular.
ultralytics.nn.modules.conv.SpatialAttention
Üsler: Module
Mekânsal dikkat modülü.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(kernel_size=7)
Spatial-attention modülünü çekirdek boyutu bağımsız değişkeniyle başlatın.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
forward(x)
Özellik yeniden kalibrasyonu için girişe kanal ve uzamsal dikkat uygulayın.
ultralytics.nn.modules.conv.CBAM
Üsler: Module
Konvolüsyonel Blok Dikkat Modülü.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(c1, kernel_size=7)
CBAM'i verilen giriş kanalı (c1) ve çekirdek boyutu ile başlatın.
ultralytics.nn.modules.conv.Concat
Üsler: Module
Boyut boyunca bir tensör listesini birleştirin.
Kaynak kodu ultralytics/nn/modules/conv.py
__init__(dimension=1)
ultralytics.nn.modules.conv.autopad(k, p=None, d=1)
'Aynı' şekilli çıkışlara ped.