yolo_v4模型解析（head部分）

最新推荐文章于 2025-05-12 19:42:08 发布

A1chemist

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 自动驾驶深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SnaiL2333/article/details/115757404

本文深入解析YOLOv4模型的head部分，包括关键代码及详细注释，是理解该模型实现的重要参考资料。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.backbone部分
 2.neck部分
 3.head部分

最关键的部分来了～～～

在这里插入图片描述

ok，上代码，基本每一句都已经注释完毕：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch
import numpy as np

#  output:(B,A*n_ch,H,W) ---->  (B, A, H, W, n_ch)
def yolo_decode(output, num_classes, anchors, num_anchors, scale_x_y):
    device = None
    cuda_check = output.is_cuda  #判断是否为gpu数据
    if cuda_check:
        device = output.get_device()

    n_ch = 4+1+num_classes
    A = num_anchors
    B = output.size(0)  # 取banch

    H = output.size(2)  # 取网格大小
    W = output.size(3)

    output = output.view(B, A, n_ch, H, W).permute(0,1,3,4,2).contiguous()
    bx, by = output[..., 0], output[..., 1]
    bw