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

已于 2023-03-28 14:28:32 修改
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分类专栏： ai模型搭建，平台部署课程 深度学习 yolov5 文章标签： pytorch python 深度学习
于 2023-03-28 11:51:12 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/129812120
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。

文章目录

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 =
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