记录下关于pytorch meshgrid 与stack,在yolov5 中的作用

本文介绍了pytorch中的meshgrid和stack函数在深度学习,特别是yolov5模型中的作用。meshgrid用于扩展张量以获取网格坐标,而在yolov5中用于计算特征图上的坐标位置。torch.stack则将网格坐标整合成二维矩阵,便于进行矩阵运算,以计算每个坐标点的偏移量。在yolov5的make_grid过程中,这些概念得到了具体应用。

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meshgrid

用于扩展两个相同类型的同维度张量,举个列子

在这里插入图片描述

  • 创建了两个一维的张量,分别为5, 4
  • 将两个张量扩张到一起
  • 扩张后的维度为第一个张量的维度X 第二个张量的维度

作用

在这里插入图片描述
在yolov5中需要取到特征图网格中的坐标,再加上相对0~1的偏移量,需要用到坐标值的计算

刚好对应图中的坐标, x 为5个坐标, y为4个坐标,
因为yolov5中偏移不需要计算最后一个边界点,所以少了一个维度(自行根据需要调整维度)

比如要取(2, 1)的坐标
我们取xv的第二行,第2列, 为2
yv的第1行,第2列, 为1
所以坐标为(2, 1)

torch.stack

d 
### YOLOv5 类定义及其用法 YOLOv5 是一种基于 PyTorch 的目标检测框架,其核心功能通过多个类实现。以下是关于 YOLOv5 中的关键类定义以及如何使用这些类的相关说明。 #### 1. **Model Class 定义** YOLOv5 的 `model` 部分通常由一个名为 `Model` 的类来管理。该类负责加载配置文件并初始化网络结构。以下是一个简化版本的 `Model` 类定义: ```python import torch.nn as nn class Model(nn.Module): def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None): # 初始化函数 super().__init__() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # 如果传入的是字典,则直接赋值给yaml属性 else: import yaml with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # 加载yaml配置文件 from models.common import parse_model self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # 解析模型结构 self.names = [str(i) for i in range(nc)] if nc and not hasattr(self, 'names') else [''] * nc # 设置类别名称 def forward(self, x): return self.forward_once(x) # 前向传播逻辑 def forward_once(self, x): y, dt = [], [] # 存储中间层输出和时间统计 for m in self.model: if m.f != -1: # 如果不是输入层 x = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f] # 获取前一层输出 x = m(x) # 当前层处理 y.append(x if m.i in self.save else None) # 保存当前层输出 if self.training: # 训练模式下的额外操作 pass return x ``` 上述代码展示了 YOLOv5 如何解析 YAML 文件中的配置项,并构建神经网络模型[^4]。 --- #### 2. **Training Script 使用方法** 为了训练 YOLOv5 模型,可以通过调用脚本来完成。下面是一段典型的命令行示例: ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 \ --data coco128.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' \ --name custom_experiment_name --cache ``` 其中: - `--img`: 输入图像大小 (如 640 表示图片缩放至 640×640)。 - `--batch`: 批量大小。 - `--epochs`: 总迭代轮数。 - `--data`: 数据集配置文件路径。 - `--cfg`: 模型架构配置文件路径。 - `--weights`: 权重文件路径(如果为空字符串则表示随机初始化)。 - `--name`: 日志存储子目录名。 - `--cache`: 是否缓存数据到内存中加速读取速度。 此部分提供的引用内容一致[^2]。 --- #### 3. **Inference Example 推理过程** 推理阶段主要依赖于 `detect.py` 脚本。以下是如何运行推断的一个简单例子: ```bash python detect.py --source data/images/zidane.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25 ``` 解释如下: - `--source`: 图像、视频或者摄像头编号作为输入源。 - `--weights`: 已经训练好的权重文件位置。 - `--conf`: 置信度阈值,默认为 0.25。 --- #### 4. **Customizing the Grid Offsets 自定义网格偏移** 在某些情况下可能需要重新计算网格偏移量。这涉及到了解耦合的过程,在 YOLO 层 (`YOLOLayer`) 中会执行类似的逻辑。例如: ```python def compute_grid_offsets(self, grid_size, img_size): stride = img_size / grid_size half_stride = stride / 2. # 创建网格坐标矩阵 gx, gy = torch.meshgrid([torch.arange(grid_size), torch.arange(grid_size)]) gx, gy = gx.reshape(-1).float(), gy.reshape(-1).float() offsets = torch.stack((gx, gy), dim=-1) return offsets.to(device=self.device) ``` 这段代码片段用于动态调整预测框的位置偏差,确保最终结果更加精确[^3]。 --- ###
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